本研究介绍了一种专门为临床场景设计和优化的语言模型 ——ClinicalGPT，通过整合大量临床实际数据、领域特定知识和多轮次对话信息，使其更好地处理多种临床任务，并通过医学知识问答、医学考试、患者咨询和医疗记录的诊断分析等全面评估框架证明其在这些任务中显著优于其他模型，突出了我们的方法在将大型语言模型应用于卫生保健这一关键领域的有效性。

Jun, 2023

大型语言模型（LLMs）在各种自然语言处理任务中表现出令人惊讶的性能。最近，结合领域特定知识的医学 LLMs 在医疗咨询和诊断方面展现出卓越能力。本文系统地探讨了如何基于通用 LLMs 训练医学 LLMs，并提供了指导各种医学应用的 LLMs 发展的方法。

Jun, 2024

评估医疗领域中多样化的大型语言模型在七个任务和十三个数据集上的综合性能

Apr, 2024

使用深度学习的语言模型在医疗领域的应用取代了以往使用知识图谱的方法。

Jan, 2023

通过实验研究表明相对较小的专业临床文本语言模型可在解析和理解电子健康记录方面显著优于大规模的综合性语言模型并且通过进行临床标记的预训练还可以实现更小、 更高效的专业化临床模型。

Feb, 2023

大型语言模型在医疗保健领域已得到应用，从医学考试问题到回答患者问题。随着生产 LLM 的公司和医疗系统之间的机构合作增加，真实世界的临床应用越来越接近现实。随着这些模型的推广，医疗从业人员了解 LLMs 是什么，其发展过程，目前和潜在的应用以及在医学中利用时存在的问题非常重要。这篇综述和附带的教程旨在概述这些主题，以帮助医疗保健从业者了解 LLMs 在医学中的快速变化景观。

Aug, 2023

该研究展示大型语言模型能够通过只有少量的微调，在医疗和健康领域中处理不易表达为文本的各种生理和行为时间序列数据，并对心脏信号分析、身体活动识别、代谢计算和压力报告估计等健康任务进行有意义的推理。

May, 2023

综述医学领域中大型语言模型评估的现状、挑战以及将其负责地整合到临床实践中所需的持续研究和创新。

May, 2024

本研究通过对临床语言理解任务的全面评估和引入一种新的提示策略 —— 自问自答提示（SQP），来提高大型语言模型 (GPT-3.5、GPT-4 和 Bard) 在医疗相关任务中的性能，同时还提供了有关挑战性关系抽取任务误差分布和潜在改进方法的有价值洞察。此项研究为之后的研究和开发医疗应用奠定了基础。

Apr, 2023

大型语言模型在临床应用中的关键性挑战是对其进行有效的对齐，以实现准确生成具备事实内容和非平凡推理能力的响应。本研究提出了一种名为 “扩展 - 猜测 - 精化” 的医学问题回答的对齐策略，该策略通过采用指令调整和少样本以及连续思考等方法显著提高了大型语言模型的性能。初步分析表明，该方法在从 USMLE 数据集中选取的问题子集上达到了 70.63% 的优异表现。

Sep, 2023