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

大型语言模型（LLMs），如ChatGPT，因其卓越的人类语言理解和生成能力而受到广泛关注。因此，在医学领域应用LLMs以协助医师和患者护理成为人工智能和临床医学中一个有前景的研究方向。本调查旨在全面介绍LLMs在医学领域目前的进展、应用和挑战，回答以下问题：1）LLMs是什么以及如何构建医学LLMs？2）医学LLMs的下游性能如何？3）如何在真实临床实践中利用医学LLMs？4）使用医学LLMs会面临哪些挑战？5）如何更好地构建和利用医学LLMs？因此，本调查旨在深入探讨LLMs在医学领域的机遇和挑战，为构建实际和有效的医学LLMs提供有价值的资源。可以在此网址找到医学LLMs实用指南资源的定期更新列表。

Nov, 2023

本研究通过将预训练的通用大型语言模型精细调整为医学领域专家，并结合多种优化方法，包括注入通用医学知识、医学领域指导微调和特定医学任务适应性调整，成功提升了在医学领域的推理和应答能力。

Dec, 2023

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

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（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

本研究探讨了生物医学领域特定微调的大语言模型在面对不同临床任务时的有效性，发现其大多数情况下表现不及通用模型。特别是在缺乏医学知识的任务中，小型生物医学模型表现尤为逊色。这一发现挑战了当前关于领域特定微调的假设，并强调了在医疗人工智能中需要更严格的评估框架。

Aug, 2024

本研究针对医疗领域机器翻译中的表现不足问题，通过引入专业医学术语对大型语言模型进行指令调优。研究发现，指令调优的模型在自动评估指标上明显优于基线模型，展现了在特定领域内提高术语一致性的潜力。

Aug, 2024

本研究针对现有生物医学领域大型语言模型(LLMs)文献缺乏综合分析的现状，进行了深入探讨。文章分析了484篇相关文献，探讨了LLMs在诊断辅助、药物发现和个性化医疗等任务中的能力，并指出在特定应用中提高模型表现的调适策略。此外，研究还揭示了数据隐私、模型可解释性等挑战，并提出未来的研究方向。

Aug, 2024