医疗领域中的大型语言模型：综述
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
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
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
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
综述医疗大型自然语言模型（Med-LLM）的进化历史、技术、应用以及对医疗保健的影响，涵盖临床决策支持、报告生成、医学教育等方面，探索其潜力和限制，并讨论公平性、责任感、隐私保护和鲁棒性等挑战，展望未来的发展方向。
Jun, 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
本研究针对大型语言模型在医疗保健中的应用，通过对MedQuAD医学问答数据集进行深入分析，识别出最有效的模型。研究发现，Sentence-t5与Mistral 7B的组合在提供准确医疗信息方面表现优越，精度达0.762，突显了高级预训练技术和有效的提示构建方法在医疗知识获取中的潜力。
Aug, 2024
本研究解决了大型语言模型（LLMs）在医疗领域应用的挑战和局限，如数据隐私和伦理问题。文章提供了一种系统回顾的方法，展示了LLMs在医疗文档、诊断和患者互动中的优势与潜力。研究表明，LLMs能够显著提升医疗服务的质量和效率，为医疗实践的有效整合提供了重要的见解。
Sep, 2024