A Survey of Large Language Models in Medicine: Principles, Applications, and Challenges

本文是LLM系列文章，针对《A Survey of Large Language Models in Medicine: Principles, Applications, and Challenges》的翻译。

摘要

大型语言模型（LLM），如ChatGPT，由于其令人印象深刻的人类语言理解和生成能力而受到广泛关注。因此，LLM在医学中的应用，以帮助医生和患者护理，成为人工智能和临床医学的一个有前途的研究方向。为了反映这一趋势，本调查全面概述了LLM在医学中的原理、应用和面临的挑战。具体而言，我们的目标是解决以下问题：1）如何构建医疗LLM？2） 医疗LLM的下游性能是什么？3） 如何在现实世界的临床实践中使用医学LLM？4） 医疗LLM的使用带来了哪些挑战？以及5）我们如何更好地构建和利用医学LLM？因此，本调查旨在深入了解LLM在医学中的机遇和挑战，并为构建实用有效的医学LLM提供宝贵的资源。定期更新的医学LLM实用指南列表可在https://github.com/ai-in-health/medllmspracticalguide找到.

1 引言

2 医疗大语言模型的原则

2.1 预训练

2.2 微调

2.3 提示

3 生物医学NLP任务