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）在医疗保健领域的应用具有重要意义，为了充分利用其交互潜力，本文提出了 AI Hospital 框架，用于构建实时互动诊断环境，并通过多视角医学评估（MVME）基准和协作机制来验证其可行性和有效性。

Feb, 2024

诊断和治疗患者是一个复杂的、顺序的决策过程，医生需要获取信息并进行相应操作。本研究介绍了 AgentClinic，一个用于评估大型语言模型在模拟临床环境中扮演医生角色能力的多模态基准测试。

May, 2024

基于综合人机智能的混合智能系统在医疗诊断等复杂无结论领域的应用显示出了人类和大型语言模型的协同作用，以提高精确性。

Jun, 2024

本篇综述回顾了人工通用智能模型在医疗保健中的潜在应用，重点关注了基于大型自然语言模型、大型视觉模型和大型多模态模型的基础，强调了整合临床专业知识、领域知识和多模态能力到人工通用智能模型中的重要性，并阐述了指导医疗保健人工通用智能模型开发和部署的关键路线图，提供了有关在医疗领域部署大规模人工通用智能模型所面临的潜在挑战和风险的关键观点。该综述旨在为人工通用智能在医学影像、医疗保健及其他领域的未来可能应用提供启示。

Jun, 2023

医疗中存在多模态的数据，需要基于多模态的数据编码、整合和解释的通用生物医学人工智能系统可以应用于从科学发现到医疗传递等多方面。为了开发这些模型，首先我们整理出一个新的多模态生物医学基准数据集，其中包括 14 个多样化的任务。然后我们引入了 Med-PaLM M，一个大型多模态生成模型，可以灵活地编码和解释临床语言、影像学和基因组学等生物医学数据，其在所有基准任务上的性能优于专家模型，并具备了零样本泛化、任务间正向迁移学习和零样本医学推理等特点。我们还对模型生成的胸部 X 射线报告进行了边际排名，默认情况下医生与 Med-PaLM M 报告相比在 40.50% 的情况下更青睐后者，这表明其具备潜在的临床效用。该研究为通用生物医学人工智能系统的开发提供了一个里程碑。

Jul, 2023

采用调谐自由的 LLM（大语言模型）代理作为医学从业者，我们提出了基于代理的多专科咨询（AMSC）框架，通过自适应地融合代理对潜在疾病的概率分布来模拟真实世界中的诊断过程。实验结果显示了我们的方法相比基线的优越性。值得注意的是，我们的方法需要极少的参数更新和训练时间，提高了效率和实用性。此外，我们深入探讨了在自动诊断背景下的隐性症状的新角度。

Jan, 2024

将人工智能（AI）与临床诊断过程中的大型语言模型（LLMs）整合，可以显著提高医疗保健的效率和可访问性。本研究通过引入 CliBench—— 一个基于 MIMIC IV 数据集的新型基准测试，评估 LLMs 在临床诊断中的能力，覆盖了多种临床病例的诊断，并包括与临床有关的任务，如治疗程序识别、实验室检查和药物处方等。通过结构化输出本体，CliBench 能够深入了解 LLMs 在不同临床任务上的能力，从而为 LLM 在医疗保健领域的未来发展提供有价值的见解。

Jun, 2024

本研究提出并评估了一种综合人工智能在医学领域的框架（HAIM），以促进利用多模态输入实现人工智能系统的生成和测试，该框架可在医疗保健环境中进行研究和部署，并通过使用 Shapley 值量化每个模态和数据源的贡献，展示了多模态输入在不同医疗任务中的必要性。

Feb, 2022

一个整合了 GPT-4、多智能体架构、从最少到最多过滤排序和反应推理技术的临床多智能体系统（CT-Agent），在临床试验任务中提高了大语言模型的性能，并引入了新的功能。

Apr, 2024