Mar, 2024

LLMs 在医学领域中能有效纠正医生吗？研究有效的交互方法

PDF
TL;DR利用大型语言模型（LLMs）协助和纠正医生在医疗决策任务中的潜力进行探索，研究评估了几个 LLMs，包括 Meditron、Llama2 和 Mistral，以分析这些模型在不同场景下与医生有效互动的能力，并认为提示设计显著影响 LLMs 的下游准确性，LLMs 能够为医生提供有价值的反馈，挑战错误诊断，促进更准确的决策，同时还揭示了确保 LLM 生成的建议相关和有用的挑战，强调了进一步研究的需求。
large language modelsphysiciansmedical decision-makingprompt designaccuracy
发现论文，激发创造
  • 医生的 LLM：利用医学 LLM 来协助医生，而不是取代他们

    通过构建医学助手和医生之间的合作，我们建立了一个医学数据集 DoctorFLAN，用于支持医生的全部工作流程，并通过构建医生定向场景的评估来验证该数据集的有效性。

    Jun, 2024

  • 通用到医疗应用的大型语言模型调查：数据集、方法论和评估

    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

  • 医学中的大型语言模型综述

    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

  • 应对医疗语言模型中的认知偏差

    这项研究开发了 BiasMedQA 作为一种新的基准测试方法，评估大型语言模型在医学任务中受认知偏差影响的程度，并发现 GPT-4 对偏差具有较强的韧性，而 Llama 2 70B-chat 和 PMC Llama 13B 则受偏差影响较大，这凸显了在医学语言模型开发中需致力于偏差缓解，以实现在医疗保健领域更安全、可靠的应用。

    Feb, 2024

  • 大型语言模型阐明人工医疗助理的进展路径：综述

    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

  • 评估医学应用中的大型语言模型：一项调研

    综述医学领域中大型语言模型评估的现状、挑战以及将其负责地整合到临床实践中所需的持续研究和创新。

    May, 2024

  • 大型语言模型多轮医疗咨询自动评估框架

    该研究介绍了一种自动评估框架，评估了大型语言模型作为虚拟医生在多轮咨询中的实际能力，通过重构来自美国医疗执照考试的医学多项选择题，提出了一个基准测试集，并开发了综合评估指标。研究结果表明，使用培训集对大型语言模型进行微调，可以减轻幻觉并提高其在所提出基准上的性能。

    Sep, 2023

  • MedLM：探索面向医学问答系统的语言模型

    本研究通过比较一般性和专用于医学问答的精简语言模型的性能，旨在填补这方面的空白，并评估不同语言模型家族的性能，以探讨这些模型在医学问答领域的可靠性、比较性能和有效性，从而为不同语言模型在医学领域的特定应用提供有价值的见解。

    Jan, 2024

  • XAI4LLM。让机器学习模型和 LLM 合作，提升医疗领域的上下文学习

    通过结合医学领域知识，采用多层结构的提示方法实现零 / 少样本上下文学习，并探索用户与大型语言模型的两种交流方式对诊断准确性和风险因素的影响。结果表明，大型语言模型通过域知识和定制化沟通策略能够显著提高诊断流程的准确性。研究还强调了在大型语言模型应用中优化训练样本数量和交流方式以提高准确性并减少偏见的重要性。

    May, 2024

  • 临床决策支持中 LLMs 应用的偏倚模式：一项综合研究

    通过对八种流行的大型语言模型在三个临床病例描述数据集上进行严格评估和分析，我们发现这些模型在受保护群体之间存在各种不同程度的社会偏差，而大小模型并不一定比通用模型更具偏见，经过设计决策的提示方式对社会偏差也有影响，研究呼吁对在临床决策支持应用中使用的大型语言模型进行进一步评估、审查和改进。

    Apr, 2024