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

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

总结和概括了大型语言模型（LLMs）在心理健康领域的应用，包括早期筛查、数字干预和其他临床应用领域的强项、限制、挑战和机遇，并指出了 LLMs 在心理健康问题检测和个性化医疗方面的有效性，同时也提出了关于文本一致性、幻觉内容和缺乏伦理框架的风险以及 LLMs 作为创新临床工具的进一步研究和发展的必要性，强调 LLMs 应该是专业心理健康服务的补充而非替代。

Feb, 2024

利用大型语言模型构建基于检索增强生成和创新研究的系统能为患者护理提供相关证据，提高医疗决策质量。

Jun, 2024

通过综述大型语言模型在医学领域中的应用和意义，揭示了它们在知识检索、研究支持、临床工作流自动化和诊断辅助等方面的效用，并探索了多模态语言模型以及自动化代理在医疗保健中的发展潜力。然而，为了有效地将这些模型整合到临床实践中，需要不断优化和进行伦理监管。

Nov, 2023

使用大型语言模型（LLMs）辅助 NLP 研究人员的研究，特别关注 LLMs 在论文审查和其可识别性方面的效果。

Jun, 2024

使用大型语言模型（Flan-T5 XXL）从非结构化电子健康记录（EHR）数据中检索和总结与特定查询相关的论据，较传统信息检索方法更受放射科医生欢迎，但面临 LLMs 产生虚构证据的挑战。然而，模型的信心可能指示 LLMs 是否存在虚构，为解决此问题提供了潜在方法。

Sep, 2023

在这篇论文中，我们回顾了大型语言模型（LLMs）的发展，重点关注医学 LLMs 的需求和应用。我们提供了现有模型的简要概述，旨在探索进一步的研究方向并使其对未来医学应用产生益处。我们强调了医学 LLMs 在应用中的优势，以及其发展过程中遇到的挑战。最后，我们提出了技术整合的方向来减轻挑战，并为医学 LLMs 的未来研究方向提供了建议，旨在更好地满足医学领域的需求。

May, 2024

大型语言模型在医疗保健领域的部署引发了热情和忧虑，本综述论文探讨了针对医疗保健应用设计的现有大型语言模型的功能，从传统的预训练语言模型到目前的医疗保健领域的大型语言模型发展轨迹，特别关注临床语言理解任务的潜力以及性能评估、挑战和限制。

Dec, 2023

大语言模型在精神卫生保健中展示了广泛的应用，涵盖诊断、患者支持等方面。然而，数据可用性、精确处理心理状态和有效评估方法等问题，导致了临床适用性和伦理考虑方面的差距存在，要推动精神卫生保健中大语言模型的进一步发展，需要依靠多学科协作、数据集开发、技术精进和伦理融合等方面的全面努力。

Jan, 2024