通过开发基于大型语言模型和快速医疗互操作性资源的人工智能解决方案，提高多样化患者群体的健康素养和医疗信息可及性，通过开放接口让用户与其健康记录进行互动，评估其对于患者健康素养的有效性，并指出了不同患者个体的适应性差异与人工智能应用中存在的挑战，表明了对于患者护理中语言模型的集成的可行性和风险，未来的方向包括资源识别机制和在设备上执行语言模型以提高隐私和降低成本。

Jan, 2024

数字卫生工具与大型语言模型（LLMs）结合可在临床环境中提供新颖的接口，增强数字医疗工具的实用性和实际影响，解决了使用 LLMs 时出现的问题，如幻觉，从而提高心血管疾病和糖尿病风险预测的效果。

Oct, 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

大型语言模型在医疗领域的利用引发了劲头和担忧，本文概述了目前开发的大型语言模型在医疗保健方面的能力，并阐明它们的发展过程，旨在提供从传统预训练语言模型（PLMs）到大型语言模型（LLMs）的发展路线图的概览。总的来说，我们认为正在进行一次重大的范式转变，从 PLMs 过渡到 LLMs，这包括从辨别式人工智能方法向生成式人工智能方法的转变，以及从以模型为中心的方法论向以数据为中心的方法论的转变。

Oct, 2023

利用大型语言模型 (LLMs) 对临床记录进行动态问答的自然语言接口引入了一种新的方法。我们的聊天机器人通过 Langchain 和基于变压器的 LLMs 实现，允许用户用自然语言查询并从临床记录中获得相关答案。经过利用各种嵌入模型和先进的 LLMs 的实验表明，Wizard Vicuna 具有更高的准确性，尽管计算需求较高。模型优化，包括重量量化，使延迟时间提高了约 48 倍。有希望的结果表明，充分利用临床记录的价值和推进基于 AI 的临床决策的发展还面临一些挑战，如模型幻觉和有限的多样化医疗案例评估。解决这些差距对于释放临床记录的价值和推进基于 AI 的临床决策具有重要意义。

Jan, 2024

通过四个案例研究展示了大型语言模型在医疗保健中的应用，包括分析 Reddit 上的心理健康讨论、为老年人进行认知参与开发个性化聊天机器人、总结医疗对话数据集和设计 AI 助力病患参与系统。同时讨论了在医疗保健环境中引入大型语言模型的道德考虑、最佳实践和指南。

Jun, 2024

通过大型语言模型和机器翻译模型相结合，解决千禧年后对未来 10 年内的 1000 万医护人员缺口问题。该模型提供医疗知识和诊断工具以满足社区医护人员的特殊需求，并通过开源组件显著降低医疗运营成本，以改善低收入和中等收入国家的医疗服务质量。

Apr, 2024

本文提供了一个框架来研究 LLMs 作为多语言对话系统在医疗查询中的有效性。通过对英语、西班牙语、中文和印地语等四种主要全球语言的广泛实验和算法与人工评估相结合的策略，我们发现 LLMs 在这些语言中的回答存在明显差异，表明需要增强跨语言能力。我们进一步提出了一种用于检测 LLMs 在医疗环境中多语言能力的跨语言基准。研究结果强调了增强这些模型的跨语言能力以及提供一个对所有人可访问的公平信息生态系统的紧迫性。

Oct, 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