使用 Langchain 提示工程流程，Fine-tune 基于临床数据和临床指南文本语料库的先进 OpenAI 模型，实现了对乳腺癌患者的辅助放疗和化疗的高准确率（0.85+）分类。通过从人类肿瘤学家的观察数据建立信心区间，估计模型必须在治疗预测中超过原始肿瘤学家的比例为 8.2％至 13.3％。尽管肿瘤治疗决策结果的不确定性，但未来研究，可能是临床试验，需要确定这一阈值是否被模型满足。然而，因为 85％的美国癌症患者在本地社区设施接受治疗，这些模型在扩大获取质量护理的同时，最小程度上接近人类肿瘤学家将发挥重要作用。

Jun, 2024

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

开发了一种专用语言模型，通过在医生患者平台上清洗和匿名化的癌症相关对话数据集进行迭代微调，提高了模型对患者查询的理解和提供癌症相关建议的可靠性。

Feb, 2024

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

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

开发疗法是一个漫长而昂贵的过程，需要满足许多不同的标准，而能够加快这个过程的人工智能模型将是无价之宝。这篇论文介绍了 Tx-LLM，它是一个通用的大型语言模型，从 PaLM-2 中细调，能够编码关于不同治疗模式的知识，并在药物发现领域的多个阶段上同时进行预测，从而具有竞争力的性能。我们相信 Tx-LLM 是向编码生化知识的 LLMs 迈出的重要一步，未来可能成为整个药物发现开发过程中的一种端到端工具。

Jun, 2024

该研究概述了大型语言模型（LLMs）在医疗保健领域的最新应用，突出了它们在提高医疗质量方面的变革性作用。通过处理大量来自不同医疗领域的数据，LLMs 已成为协助医生、医疗提供者和患者的关键要素。我们探讨了它们在癌症诊断、牙科学、肾脏病学、皮肤科等各种医学专业中的应用，并介绍了在不同医学领域的 LLMs 方法学、数据类型和适用于 LLMs 的相关输入格式，以及医疗领域中 LLMs 的实际应用案例。

Oct, 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

利用大型语言模型（LLMs）进行临床试验匹配在扩展规模中取得了积极的初步结果，特别在结构化患者信息和筛选患者 - 试验候选人方面起到了初步的解决方案作用。

Aug, 2023

应用大型语言模型 (LLMs) 对因果发现中边的方向性进行预测，我们研究表明，LLMs 可以准确地预测因果图中边的方向性，并优于现有的最先进方法，这一发现表明 LLMs 在推进因果发现并帮助我们更好地理解复杂系统方面具有重要作用。

Nov, 2023