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

通过借鉴用户体验研究和人类行为心理学等学科的见解，我们在这篇论文中讨论了生成式大型语言模型（LLMs）的人工评估应该是一项跨学科工作，以确保实验设计和结果的可靠性。我们强调了认知偏见如何混淆流畅信息和真实性，以及认知不确定性如何影响评分（如 Likert）的可靠性。此外，评估应该区分越来越强大的大型语言模型的能力和弱点，这需要有效的测试集。在生成式 NLP 时代设计一个有效的人工评估系统的可伸缩性也至关重要，因此我们提出了 ConSiDERS-The-Human 评估框架，它由一致性、评分标准、差异化、用户体验、负责任和可伸缩性这 6 个支柱组成。

May, 2024

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

本文介绍了使用大型语言模型（LLM）代替人类评估来评估人工智能生成的文本的潜力，探索了 LLM 对两个自然语言处理任务的开放性故事生成和对抗性攻击的评估结果，并发现 LLM 评估结果与人类专家的评估结果保持一致。

May, 2023

通过医生评注和认定的方法，我们研究了三种通用大型语言模型（LLMs）在理解和处理真实世界临床笔记中的性能，并发现 GPT-4 整体表现优于其他 LLMs。此外，我们开发了一个全面的定性性能评估框架，旨在验证 LLMs 在处理复杂医学数据方面的能力，并为将来在专门领域的 LLM 评估建立基准。

Jan, 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

通过使用人工智能的生成式大型语言模型，可以使其作为自主的循证医学的从业者，通过工具的使用与真实世界的医疗系统进行交互，并以符合指南的方式执行患者管理任务，这有可能通过进一步的改进来推动医疗的转型。

Jan, 2024