ChatDoctor：一个使用医疗领域知识对 LLaMA 模型进行微调的医疗聊天模型

Mar, 2023

ChatDoctor：一个使用医疗领域知识对 LLaMA 模型进行微调的医疗聊天模型

ChatDoctor: A Medical Chat Model Fine-tuned on LLaMA Model using Medical Domain Knowledge

Li Yunxiang, Li Zihan, Zhang Kai, Dan Ruilong, Zhang You

TL;DR本论文提出了将现有的语言模型细调为医疗领域的医生 - 患者对话模型，以更好地理解患者需求、为医疗领域提供有价值的帮助，并将进一步开源相关数据、代码和模型来推进医疗领域的对话模型的发展。

Abstract

Recent large language models (LLMs) in the general domain, such as ChatGPT, have shown remarkable success in following instructions and producing human-like responses. However, such language models have not been

language models medical domain doctor-patient conversations fine-tuning models healthcare

发现论文，激发创造

DoctorGLM：细调您的中文医生并非力大无比的任务

该研究旨在解决大型语言模型在医学领域的准确性问题，通过采集汉语医学对话数据库并使用一些技术训练了易于部署的的 ChatGLM-6B 模型，最终可以以较低的成本实现健康医疗目的的 LLM。

Apr, 2023

MedChatZH：一个更好的医疗顾问从更好的指南中学习

使用生成型的大型语言模型，在中医问答领域表现令人不满意，本研究引入了一个专门为中医问答设计的对话模型 MedChatZH，该模型在中医经典著作上进行预训练，并结合医学指南数据进行精细调优，在真实的医学对话数据集上胜过了几个基线模型。我们在链接上发布了我们的模型、代码和数据集，以促进传统中医和大型语言模型领域的进一步研究。

Sep, 2023

OncoGPT: 一个基于大型语言模型元人工智能（LLaMA）的医学对话模型，专注于肿瘤学领域专业知识

开发了一种专用语言模型，通过在医生患者平台上清洗和匿名化的癌症相关对话数据集进行迭代微调，提高了模型对患者查询的理解和提供癌症相关建议的可靠性。

Feb, 2024

NoteChat: 临床笔记为条件的合成医患对话数据集

医生在每次患者访问后撰写的详细临床记录对医生和研究人员至关重要。利用语言模型自动化创建这些记录可以减轻医生的工作负担。本文介绍了 NoteChat，一个利用大型语言模型生成基于临床记录的合成医患对话的协作多代理框架。NoteChat 包括规划、角色扮演和润色模块。通过与 OpenAI 的 ChatGPT 和 GPT-4 等最先进模型进行全面的自动和人工评估，结果表明 NoteChat 促进了高质量的合成医患对话，突显了语言模型在医疗保健中的潜力。这项工作是多个语言模型合作完成以临床记录为条件的医患对话的首次示例，为人工智能与医疗保健的交叉领域提供了有前景的途径。

Oct, 2023

通用到医疗应用的大型语言模型调查：数据集、方法论和评估

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

Me LLaMA: 基于大型语言模型的医疗应用基础

这项研究介绍了 Me LLaMA，这是一个医学领域的大型语言模型（LLM）家族，包括基础模型 Me LLaMA 13/70B 和增强聊天版本 Me LLaMA 13/70B-chat。通过在大型医学数据上进行持续预训练和指导调整，Me LLaMA 模型在医学任务上表现优于其他医学 LLMs，适用于医学人工智能应用。

Feb, 2024

MedLM：探索面向医学问答系统的语言模型

本研究通过比较一般性和专用于医学问答的精简语言模型的性能，旨在填补这方面的空白，并评估不同语言模型家族的性能，以探讨这些模型在医学问答领域的可靠性、比较性能和有效性，从而为不同语言模型在医学领域的特定应用提供有价值的见解。

Jan, 2024

在沟通性医疗辅导中对大型语言模型进行基准测试：一种新的系统和数据集

通过聊天对话系统，结合自然语言处理技术，开发出了一个医学交流技能辅导平台，有效帮助医学学习者提高沟通能力，并对比了使用不同的语言模型的效果。

Feb, 2024

使用大型语言模型从医生 - 患者对话中生成临床笔记：来自 MEDIQA-Chat 的见解

本文介绍了我们在 MEDIQA-Chat 2023 共享任务中对于从医生 - 患者对话自动生成临床笔记的提交。我们报道了两种方法的结果：第一种微调共享任务数据上的预训练语言模型（PLM），第二种使用大型语言模型（LLM）进行少量样本的上下文学习（ICL）。两种方法在自动指标（如 ROUGE，BERTScore）上均实现了高性能，并分别排名共享任务的二和一位。专业人士的审查表明，通过基于 ICL 的方法和 GPT-4 生成的笔记与人工书写的笔记一样受欢迎，这使其成为从医生 - 患者对话自动生成笔记的有前途的途径。

May, 2023

医学中的大型语言模型调查：进展、应用和挑战

大型语言模型（LLMs），如 ChatGPT，因其卓越的人类语言理解和生成能力而受到广泛关注。因此，在医学领域应用 LLMs 以协助医师和患者护理成为人工智能和临床医学中一个有前景的研究方向。本调查旨在全面介绍 LLMs 在医学领域目前的进展、应用和挑战，回答以下问题：1）LLMs 是什么以及如何构建医学 LLMs？2）医学 LLMs 的下游性能如何？3）如何在真实临床实践中利用医学 LLMs？4）使用医学 LLMs 会面临哪些挑战？5）如何更好地构建和利用医学 LLMs？因此，本调查旨在深入探讨 LLMs 在医学领域的机遇和挑战，为构建实际和有效的医学 LLMs 提供有价值的资源。可以在此网址找到医学 LLMs 实用指南资源的定期更新列表。

Nov, 2023