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。

Mar, 2023

MedXChat 是一个用于医学助理和用户之间无缝互动的统一多模态大型模型，包括 CXR 到报告生成、基于 CXR 的视觉问答和文本到 CXR 合成三个关键功能。该模型在医学多模态应用中显示出优异的跨任务适应性，并在 MIMIC 数据集上的性能超越了基准模型。此外，该研究还介绍了一种创新的文本到 CXR 合成方法，利用了 Stable Diffusion（SD）架构内的指令跟随能力，无需额外参数，使模型能够生成高保真度的精细化医学图像。详尽的实验证实了 MedXChat 在所有任务上的协同增强效果。研究中的指令数据和模型将开源。

Dec, 2023

通过整合大型语言模型和医学图像分析，本研究介绍了一种协同辅助系统，赋予放射科医生更多权力，以提高放射诊断报告的准确性和详细性，同时减少临床医生的过劳。

Apr, 2024

LLMCad 是一个创新的本地推理引擎，专为高效的自然语言处理任务而设计，通过模型协作实现高速的令牌生成。

Sep, 2023

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

RaDialog 是一个用于放射学报告生成和交互对话的大型视觉语言模型，通过有效集成视觉图像特征和结构化病理结果，并使用参数高效的微调方法，实现了最先进的临床正确性，以及在纠正报告和回答问题等互动任务方面展现出惊人的能力，为临床对话系统打下了基础。

Nov, 2023

ChatRadio-Valuer 是基于大型语言模型的自动生成放射学报告的模型，通过有监督的微调、模型自适应以及临床级事件的多系统评估，它在疾病诊断方面相比 ChatGPT 和 GPT-4 等现有模型表现更佳，提供了一种有效的提升模型泛化性能和减轻专家注释工作量的方式，从而推动放射学报告的临床 AI 应用的推广。

Oct, 2023

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

通过 GenAdapter 将视觉表示能力集成到 ChatIllusion 中，ChatIllusion 是一种高级生成多模态大语言模型，结合了大语言模型的能力和视觉理解能力，能够为用户提供多样且高质量的图像输出，同时保持语义一致性和对话控制性，极大提升用户的体验质量。

Nov, 2023

该研究提出一种基于 LLMs 的新型抑郁症检测系统，不仅可以提供诊断，而且可以通过与用户的自然语言对话提供诊断证据和个性化建议。通过案例研究，该系统在各种情况下的表现优于传统方法。

May, 2023