放射学自然语言处理的大型语言模型评估
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
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(LLMs)在各种自然语言处理任务中表现出令人惊讶的性能。最近,结合领域特定知识的医学 LLMs 在医疗咨询和诊断方面展现出卓越能力。本文系统地探讨了如何基于通用 LLMs 训练医学 LLMs,并提供了指导各种医学应用的 LLMs 发展的方法。
Jun, 2024
该调查论文介绍了 LLMs 和 MLLMs 的发展背景和原则,并探讨了它们在医学中的应用场景、挑战和未来方向。通过追踪从传统模型到 LLMs 和 MLLMs 的演变,概括了模型结构以提供详细的基础知识。强调 LLMs 和 MLLMs 在医疗保健中的巨大价值,调查总结了 6 个有前景的医疗应用。同时讨论了医学 LLMs 和 MLLMs 面临的挑战,并提出了将人工智能与医学进一步整合的可行方法和方向。旨在为研究人员提供一个有价值且全面的参考指南。
May, 2024
大语言模型(LLMs)的评估方法是研究这些模型的重要组成部分,这篇综述介绍了评估 LLMs 的方法和维度,并总结了 LLMs 在不同任务中的成功案例、失败案例和未来挑战。
Jul, 2023
综述探讨了在医疗保健领域中应用大型语言模型 (LLMs) 的广泛应用和必要的评估,强调了充分利用这些模型提升医疗保健结果的能力的关键验证需求。
Apr, 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
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
大型语言模型(LLMs)已经迅速成为生物医学和健康信息学(BHI)中重要的工具,通过检查 2022 年至 2023 年的研究文章和合作网络,本文献计量回顾旨在全面了解 LLMs 在 BHI 中的应用情况。它进一步探讨了 LLMs 如何改善医疗诊断、患者参与、电子健康档案管理和个性化医学等 BHI 领域的自然语言处理(NLP)应用。同时,它还讨论了在 BHI 中使用 LLMs 所面临的伦理关切和实际挑战,比如数据隐私和可靠的医疗建议。展望未来,我们考虑 LLMs 如何进一步改变生物医学研究以及医疗服务和患者结果。该综合回顾对于了解生物医学和健康信息学中 LLMs 的当前状态和未来潜力的相关人员,包括研究人员、临床医生和决策者,具有重要价值。
Mar, 2024