May, 2024

数字诊断：大型语言模型在识别常见疾病症状中的潜力

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TL;DR通过评估 LLMs（GPT-4、Gemini 和 GPT-3.5）在诊断能力方面，本研究展示了它们如何显著提高医学诊断的准确性和效率，强调在应用 LLMs 于医疗和临床实践时需要更加关注患者隐私和遵守相关法规，以及研究人类偏见对 LLMs 任务的影响，为在复杂的医疗环境中应用人工智能提供新的可能性。
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发现论文，激发创造
  • 公共 LLMs 是否可用于医疗状况的自我诊断？

    该研究探讨了大型语言模型在医疗保健领域的应用，特别是在自我诊断方面，使用 Retrieval Augmented Generation 方法显示了在自我诊断任务中性能的潜力和改善。

    May, 2024

  • 利用大型语言模型（如 ChatGPT 或 GPT-4）作为临床助手的潜力和风险

    在使用真实的大型电子病历数据库进行两项分析后，发现 ChatGPT 和 GPT-4 可以通过思路链和几次提示，准确地完成疾病分类任务，并为卫生保健工作者提供诊断辅助，但是这些模型目前存在错误陈述、忽视重要医学发现、推荐不必要的调查和过度治疗等问题，并伴随有隐私问题，因此仍不适用于现实世界的临床使用。不过，与传统机器学习工作流程的配置相比，这些模型所需的数据和时间较少，突出了它们在卫生保健应用中的可扩展性潜力。

    Jul, 2023

  • 生成型大型语言模型是循证医学的自主实践者

    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

  • GPT-4 在医疗挑战问题上的能力

    通过对 USMLE 和 MultiMedQA 基准数据集的全面评估，我们发现不需要专门的提示造型来激发 GPT-4，它的表现超过了 USMLE 的合格分数约 20 分，并表现优于早期的通用模型（GPT-3.5）以及专门针对医学知识进行细化调整的模型（Med-PaLM，Flan-PaLM540B 的提示调整版本）。

    Mar, 2023

  • 评估基于 LLM 生成的医学图像和症状分析的多模态诊断

    该研究提出了一种包括多步骤评估法的大型语言模型（LLM）评估范例，通过结构化的交互方式进行多模态 LLM 评估，并通过获取交互数据进行后续领域特定的分析，以提高其准确性和实用性。研究以 GPT-4-Vision-Preview 为 LLM，使用多模态多项选择题评估其在病理学领域的医学诊断准确性，结果表明其约有 84% 的正确诊断，同时通过进一步的分析揭示了其在特定领域的不足之处。该方法和结果不仅适用于 GPT-4-Vision-Preview，还可应用于评估其他 LLMs 的准确性和实用性，以进一步优化其应用。

    Jan, 2024

  • 医学影像中多模态大型语言模型的实用性初探

    利用 Gemini 和 GPT-4V 模型，本研究尝试基于两种模态医学图像数据进行分类、解释和分析，并发现 Gemini 在分类任务上略优于 GPT-4V，而 GPT-4V 的回答主要是泛化的。该研究为多模态大型语言模型在视网膜眼底检查和肺部 X 射线图像等医学图像分析专项任务中的分类和解释提供了潜力，并识别了早期调查研究中的关键限制。

    Jun, 2024

  • 重新定义大型语言模型在数字健康界面中的应用

    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

  • 大型语言模型准备好应用于医疗保健了吗？临床语言理解的比较研究

    本研究通过对临床语言理解任务的全面评估和引入一种新的提示策略 —— 自问自答提示（SQP），来提高大型语言模型 (GPT-3.5、GPT-4 和 Bard) 在医疗相关任务中的性能，同时还提供了有关挑战性关系抽取任务误差分布和潜在改进方法的有价值洞察。此项研究为之后的研究和开发医疗应用奠定了基础。

    Apr, 2023

  • Gemini 在医学院：探索多模态大型语言模型在医学挑战问题和幻觉上的能力

    对大型语言模型在医疗保健行业的潜在价值进行了全面评估，发现 Google 的新型多模态模型 Gemini 在医学推理、幻觉检测和医学视觉问答任务中表现尚可，但在诊断准确性上低于 MedPaLM 2 和 GPT-4 等先进模型。分析结果显示 Gemini 对幻觉、过度自信和知识缺失高度敏感，需要谨慎部署。为提高性能，采用提示策略，并通过发布 Python 模块和建立医学领域 LLM 的排行榜促进未来研究与发展。

    Feb, 2024

  • 评估 GPT-3.5 和 GPT-4 在支持医疗服务实际信息需求方面的作用

    本文介绍了两个大型语言模型在医疗保健领域中的应用。在通过简单提示后，通过医师提交的问题来确定这两个模型是否可以以安全和一致的方式为信息需求服务。结果表明，虽然这两个模型能够提供安全和可信的响应，但往往不能满足给定问题的特定信息需求。

    Apr, 2023