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

本文提供了一个框架来研究LLMs作为多语言对话系统在医疗查询中的有效性。通过对英语、西班牙语、中文和印地语等四种主要全球语言的广泛实验和算法与人工评估相结合的策略，我们发现LLMs在这些语言中的回答存在明显差异，表明需要增强跨语言能力。我们进一步提出了一种用于检测LLMs在医疗环境中多语言能力的跨语言基准。研究结果强调了增强这些模型的跨语言能力以及提供一个对所有人可访问的公平信息生态系统的紧迫性。

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

通过医生评注和认定的方法，我们研究了三种通用大型语言模型（LLMs）在理解和处理真实世界临床笔记中的性能，并发现GPT-4整体表现优于其他LLMs。此外，我们开发了一个全面的定性性能评估框架，旨在验证LLMs在处理复杂医学数据方面的能力，并为将来在专门领域的LLM评估建立基准。

Jan, 2024

该论文介绍了MedExpQA，一个基于医学考试的多语言基准，用于评估大型语言模型在医学问答中的表现，并指出目前大型语言模型的性能还有很大的改进空间，特别是对于英语以外的语言。同时，该研究还强调了获取和整合可用的医学知识对于医学问答的后续评估结果具有困难，并呼吁进一步开发其他语言的基准。

Apr, 2024

评估医疗领域中多样化的大型语言模型在七个任务和十三个数据集上的综合性能

Apr, 2024

基于对LLMs在公共卫生任务中的自动评估，将六个外部注释数据集与七个新的内部注释数据集相结合，评估LLMs在处理与健康负担、流行病学危险因素和公共卫生干预相关的文本中的性能，发现Llama-3-70B-Instruct是性能最好的模型，在15个任务中取得最佳结果。这些初步结果表明，LLMs可能成为公共卫生专家从各种免费文本来源中提取信息，并支持公共卫生监测、研究和干预的有用工具。

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

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