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

在本研究中，我们展示了一个小型开源语言模型（LLMs）可以有效地从门诊患者 - 医生对话中生成高质量的临床笔记，通过包括持续预训练、监督微调和强化学习在内的综合的领域和任务特定的自适应过程。我们通过增强方法 DistillDirect，以 Gemini Pro 作为教师模型，在策略上进行了强化学习。我们的研究证明了训练较小、开源的 LLMs 以辅助临床文档编写的潜力和可行性，充分利用医疗机构对患者记录和领域专业知识的访问。

Apr, 2024

我们开发多语种医学 LLMs 以扩大医学 AI 技术在全球 61 亿人口中的应用，并通过开源数据集，代码，模型权重和评估基准来提供支持。

Mar, 2024

本文介绍了一个专门为医学应用 fine-tune 的数据集，并探究 fine-tuning 对于模型性能的影响，通过模型性能对比，论证 fine-tuned 模型在医学考试认证中的优越性。

Apr, 2023

提出 Aquila-Med：一种基于 Aquila 的双语医学 LLM，通过持续预训练、监督微调以及强化学习从人类反馈中进行训练，解决医学领域中开源社区性能的问题，并在单轮对话、多轮对话和医学多项选择题方面取得显著成果。

Jun, 2024

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

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

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

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