利用大型语言模型进行自动化医学问答评估
Med-PaLM 2 combines improvements in Large Language Models, medical domain fine-tuning, and novel ensemble refinement approaches to achieve a state-of-the-art performance approaching or exceeding physician-level performance in medical question answering.
May, 2023
大型语言模型在临床应用中的关键性挑战是对其进行有效的对齐，以实现准确生成具备事实内容和非平凡推理能力的响应。本研究提出了一种名为“扩展-猜测-精化”的医学问题回答的对齐策略，该策略通过采用指令调整和少样本以及连续思考等方法显著提高了大型语言模型的性能。初步分析表明，该方法在从USMLE数据集中选取的问题子集上达到了70.63%的优异表现。
Sep, 2023
通过评估各种流行的大型语言模型对医学问题的知识，我们能够更好地了解它们作为一个群体的特性。从这次比较中，我们提供了初步的观察结果并提出了进一步研究的问题。
Oct, 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
本研究通过比较一般性和专用于医学问答的精简语言模型的性能，旨在填补这方面的空白，并评估不同语言模型家族的性能，以探讨这些模型在医学问答领域的可靠性、比较性能和有效性，从而为不同语言模型在医学领域的特定应用提供有价值的见解。
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
临床问题解决需要处理语义医学知识，如疾病描述和诊断测试的数值医学知识进行循证决策。因此，我们评估了大型语言模型（LLMs）在数值和语义问题类型上的表现，并将其与人类进行比较。研究发现，LLMs在语义问题上的表现优于数值问题，在不同的医学方面存在差距，仍然不及人类，因此应该谨慎对待它们的医疗建议。
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
本研究针对大型语言模型在医疗保健中的应用，通过对MedQuAD医学问答数据集进行深入分析，识别出最有效的模型。研究发现，Sentence-t5与Mistral 7B的组合在提供准确医疗信息方面表现优越，精度达0.762，突显了高级预训练技术和有效的提示构建方法在医疗知识获取中的潜力。
Aug, 2024