在使用真实的大型电子病历数据库进行两项分析后，发现 ChatGPT 和 GPT-4 可以通过思路链和几次提示，准确地完成疾病分类任务，并为卫生保健工作者提供诊断辅助，但是这些模型目前存在错误陈述、忽视重要医学发现、推荐不必要的调查和过度治疗等问题，并伴随有隐私问题，因此仍不适用于现实世界的临床使用。不过，与传统机器学习工作流程的配置相比，这些模型所需的数据和时间较少，突出了它们在卫生保健应用中的可扩展性潜力。

Jul, 2023

本研究评估了使用 ChatGPT 回答医学问题的可靠性，结果发现 ChatGPT 的答案更加上下文相关，代表着较好的演绎推理模型。ChatGPT 等语言学习模型可以成为 e-learners 的宝贵工具，但研究表明还有提高其准确性的空间。

Jun, 2023

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

chatGPT Code Interpreter (CI) 通过自主开发 ML 模型来预测临床结果并在医学研究和实践中推广广泛应用，从而弥合机器学习开发者和临床实践者之间的知识鸿沟。

Aug, 2023

通过对 USMLE 和 MultiMedQA 基准数据集的全面评估，我们发现不需要专门的提示造型来激发 GPT-4，它的表现超过了 USMLE 的合格分数约 20 分，并表现优于早期的通用模型（GPT-3.5）以及专门针对医学知识进行细化调整的模型（Med-PaLM，Flan-PaLM540B 的提示调整版本）。

Mar, 2023

研究了大型语言模型在生物医学任务中的性能，并与更简单的模型进行了比较，特别地，探讨了分类和因果关系检测任务。发现精细调整后的模型依然是最佳策略，而简单的词袋模型的表现与最复杂的大型语言模型的表现相当。

Apr, 2023

该研究比较了两个大型语言模型 GPT-4 和 Chat-GPT 在回应 18 个心理提示方面的表现，以评估它们在心理健康护理环境中的潜在适用性。结果显示 GPT-4 在生成临床相关和富有同理心的回应方面更有效，提供更好的支持和指导。这项研究为大型语言模型在心理健康护理领域的适用性提供了贡献，强调了在该领域持续研究和开发的重要性。需要进一步研究了解造成两个模型性能差异的具体因素，并探索其在不同人群和心理健康状况中的普适性。

May, 2024

该研究调查了大型语言模型（LLMs）在内科专科多项选择测试能力方面的医学知识能力，与 GPT-4 和 Claude 2 相比，当前广泛使用的开源 LLMs 在零 - shot 推理能力方面表现不佳。

Aug, 2023

通过评估 LLMs（GPT-4、Gemini 和 GPT-3.5）在诊断能力方面，本研究展示了它们如何显著提高医学诊断的准确性和效率，强调在应用 LLMs 于医疗和临床实践时需要更加关注患者隐私和遵守相关法规，以及研究人类偏见对 LLMs 任务的影响，为在复杂的医疗环境中应用人工智能提供新的可能性。

May, 2024

本研究评估了 GPT-3.5、GPT-4、Falcon 和 LLaMA 2 等最先进的大型语言模型在从出院摘要中识别患有轻度认知障碍（MCI）的患者的能力，并检查模型响应与其推理不一致的情况。研究结果强调了提示工程的重要性和对 GPT-4 中观察到的意外推理 - 响应不一致性进一步探索的需求，突显了将大型语言模型应用于医疗诊断的潜力，前提是在方法论上取得进步以确保人工智能生成的输出准确性和临床连贯性，从而提高大型语言模型在医疗决策中的可信度。

Dec, 2023