大型语言模型在疾病诊断中的应用：范围审查
通过结合医学知识图谱和新颖的图模型Dr.Knows，我们提出一种创新的方法来提高大型语言模型在自动诊断生成领域的能力，从而消除预训练的需要，提高自动诊断生成的准确性。
Aug, 2023
本研究探讨了大型语言模型在生成患者病情诊断解释方面的可靠性和有效性，实验证明大型语言模型生成的解释显著提高了医生对给定诊断的一致性，同时揭示了大型语言模型输出的潜在错误，在医疗保健领域中的潜力和挑战得到了强调，强调了在整合和评估过程中需要谨慎以确保患者安全和优化的临床效用。
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
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
该调查论文介绍了LLMs和MLLMs的发展背景和原则，并探讨了它们在医学中的应用场景、挑战和未来方向。通过追踪从传统模型到LLMs和MLLMs的演变，概括了模型结构以提供详细的基础知识。强调LLMs和MLLMs在医疗保健中的巨大价值，调查总结了6个有前景的医疗应用。同时讨论了医学LLMs和MLLMs面临的挑战，并提出了将人工智能与医学进一步整合的可行方法和方向。旨在为研究人员提供一个有价值且全面的参考指南。
May, 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
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
将人工智能（AI）与临床诊断过程中的大型语言模型（LLMs）整合，可以显著提高医疗保健的效率和可访问性。本研究通过引入CliBench——一个基于MIMIC IV数据集的新型基准测试，评估LLMs在临床诊断中的能力，覆盖了多种临床病例的诊断，并包括与临床有关的任务，如治疗程序识别、实验室检查和药物处方等。通过结构化输出本体，CliBench能够深入了解LLMs在不同临床任务上的能力，从而为LLM在医疗保健领域的未来发展提供有价值的见解。
Jun, 2024