该研究综述了语言模型在医学成像领域中的应用，重点介绍了不同应用，如图像字幕、报告生成、报告分类、查找提取、视觉问答、可解释性诊断等，并探讨了语言模型在医学影像分析中的潜在优点，包括提高临床工作流程效率、降低诊断错误、协助医疗保健专业人员提供及时准确的诊断。

Apr, 2023

通过对比学习的独特句级知识蒸馏方法，本研究首次在医院内将类似 ChatGPT 的基于云的 AI 模型转化为安全模型，用于分析放射学报告并优先考虑患者数据隐私。我们实现了超过 95% 的异常检测准确率，并可以准确标记预测的不确定性，提高了医生的可靠性和可解释性，从而在医疗保健领域为开发安全高效的 AI 工具取得重要进展，为无监督的医院内 AI 应用提供了有希望的未来。

Feb, 2024

该研究提出了一种基于 CLIP 和 ChatGPT 的零样本医学图像分类框架，使用大型语言模型自动生成额外的线索和知识以进行更准确和可解释的诊断，展示了 VLM 和 LLM 在医疗应用中的巨大潜力。

Jul, 2023

本文介绍了一种基于视觉和大型语言模型的皮肤科诊断系统 SkinGPT，可以自动诊断皮肤病的特征和类别，并提供治疗建议，实现了本地部署和用户隐私保护。

Apr, 2023

本论文讨论了在线医学诊断相对传统医生就诊日益普及的情况，强调了现有工具的局限性，并强调了 ChatGPT 的优势，该工具可以提供实时个性化的免费医学诊断。该研究总结了一个评估 ChatGPT 在阿拉伯医学诊断中性能的研究，该研究涉及编制一组疾病信息的数据集，并使用不同的提示技术为每种疾病生成多条消息。通过衡量 ChatGPT 的响应与实际疾病之间的相似度来评估其性能。结果显示出有希望的表现，相似度测量的平均分数约为 76％。采用了各种提示技术，其中链式提示显示出相对优势。该研究还记录了 ChatGPT API 的平均响应时间为 6.12 秒，虽然可以接受，但还有改进的空间。尽管 ChatGPT 不能完全取代人工医生，但研究结果表明其在紧急情况和解决一般医学咨询方面具有潜力。总体而言，该研究凸显了 ChatGPT 作为医学领域有价值工具的可行性。

Mar, 2024

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

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

电子病历、ChatGPT、多学科团队报告、医学语言和大型语言模型是本研究的关键词。研究发现，大型语言模型能帮助解释复杂的医学报告给患者，但存在信息不准确、语言不当、个性化有限、人工智能不信任以及将大型语言模型融入临床工作流程的挑战等问题需要解决。

Jun, 2024

通过自然语言处理和多模态范式，ChatGPT 探索了医学诊断、治疗建议和其他医疗支持的问题回答的战略蓝图，在医学领域数据的逐渐整合下，这些技术加快了医学领域问题回答的进展，通过连接人类自然语言与医学领域知识或专家手动注释的空白，处理了医学环境下大规模、多样化、不平衡或无标签数据分析的场景，强调了在不同任务和数据集中的应用，并概述了当前的挑战和未来医学领域研究的机遇和创新。

Jan, 2024

本研究调查了使用 ChatGPT 将放射学报告翻译成简明语言以提高医疗保健的可行性，并将 ChatGPT 与 GPT-4 进行比较，结果发现 GPT-4 可以显著提高翻译的质量。

Mar, 2023