本研究介绍了一种新的基准测试套件，称为 DR.BENCH，旨在开发和评估具有临床诊断推理能力的 cNLP 模型，这是第一个被设计为自然语言生成框架以评估预训练语言模型的临床任务套件。

Sep, 2022

介绍了 MedNLI 数据集的自然语言推理任务 (NLI)，并提出了两种解决深度神经网络模型在特定领域泛化能力差的方法：利用开放域数据集进行迁移学习和结合外部数据和词汇来源的领域知识。实验结果表明，两种方法均可提高模型性能。

Aug, 2018

通过将思路链式提示（CoT）拓展到医学推理领域，我们提出了诊断推理 CoT（DR-CoT）。实证结果表明，通过仅向仅训练于一般文本语料库的大型语言模型提供两个 DR-CoT 实例来指导，诊断准确性提高了 15%。此外，在领域外情景中，该差距达到显著的 18%。我们的研究结果表明，大型语言模型中可以通过适当的提示引出专家知识推理。

Jul, 2023

借助基于提示的学习，通过 “推理感知” 的诊断框架实现了对临床推理进行理性化，并能够在时间和劳动资源上具有高效性，从而实现了对疾病诊断的临床推理。

Dec, 2023

本研究提供了一种训练多领域、基于递归神经网络的语言生成器的程序，包含了多个适应步骤，并利用伪造数据和领域内句子的优化目标函数，旨在在新的、看不见的领域内显著减少培训的数据需求，其语料库评估结果和主观测试都表示该程序可以在保证 BLEU 分数和槽误差率竞争力的同时大幅提高语言生成器性能。

Mar, 2016

本文介绍了一种使用预训练语言模型和迁移学习的基于词 / 子词级别的模型，用于分析医学领域的文本，并在自然语言推理任务中取得了 90.6% 的准确率，为医学领域的模型构建提供了一些有用的信息。

Jun, 2019

通过评估训练策略、网络架构、泛化性能、图像发现、数据集大小和数据集多样性对 610,000 例胸部 X 光片的诊断表现进行了评估，并发现在培训数据量方面，本地训练具有更高的域内性能，而合作培训在域外任务方面更具优势。因此，联邦学习可以增强人工智能模型的诊断隐私、可重复性和域外可靠性，并潜在地优化医疗结果。

Oct, 2023

多模态人工智能系统能够通过解释各种类型的医疗数据来增强临床决策，本研究引入了一种利用大型语言模型作为中央推理引擎的多模态医疗人工智能的替代方法，通过验证该系统在临床肿瘤学场景中的表现，证实了语言模型能够作为专科、以患者为中心的临床助手的有效性。

Apr, 2024

医学人工智能算法的泛化水平可以通过建立一个分层三级评估系统来反映，该系统更好地反映了真实医疗情境的多样性，其中用于重新校准模型的目标领域数据可能可用也可能不可用，并且如果可用的话，可能或可能不会系统地提供参考标签。

Nov, 2023

最近对大型语言模型 (LLMs) 和大型多模态模型 (LMMs) 的进展表明其在各种医疗应用中具有潜力，如智能医学诊断。本研究引入了综合医学专业领域的 RJUA-MedDQA 基准测试，用于全面解释各种医学报告的复杂性和专门的深入推理能力。我们设计了数据生成流程，并提出了高效的结构恢复注释 (ESRA) 方法，可显著提高注释效率并提供 26.8% 的准确率改进。通过使用 ESRA 方法生成的图像 - 文本，在 5 个能够解决中文医学问答任务的 LMMs 上进行了全面评估和少样本评估。我们对一组强大的 LLMs 进行了比较实验，发现现有的 LLMs 性能仍受限制，但与 LMMs 相比，LMMs 在低质量和多样化结构的图像上更加稳健。跨上下文和图像内容的推理具有重大挑战。希望此基准测试有助于推动多模态医学文档理解领域的研究并促进其在医疗健康领域的应用。

Feb, 2024