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利用大语言模型自动映射自由文本中的解剖标志

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内容提要

本文评估了大型语言模型（LLMs）在医学领域的应用，特别是在病理报告和放射学中的表现。研究表明，基于LLaMA的模型在复杂任务中优于BERT，并在眼科和医学图像分析中表现良好。通过创新框架MID-M，LLMs在多模态数据处理上展现出广泛的临床应用潜力。

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大型语言模型（LLMs）在医学领域的应用展现出显著优势，尤其是在处理复杂的病理报告和放射学数据时。基于LLaMA的模型在大型数据集上表现优异，能够有效提取结构化信息，为临床决策提供支持。这种能力使得LLMs在医学图像分析和报告生成中具有广泛的应用潜力。

MID-M框架的提出为多模态数据处理提供了新的思路。通过利用通用LLMs的上下文学习能力，该框架在无需广泛领域特定训练的情况下，仍能实现优异的性能。这一创新不仅降低了对数据质量的依赖，也为医学领域的实际应用提供了可行的解决方案，值得关注。

Ophtha-LLaMA2模型在眼科疾病诊断中表现出令人满意的准确性和效率，展示了LLMs在这一领域的应用前景。随着技术的不断进步，眼科医生可以利用这些工具提高诊断的准确性和效率，从而改善患者的治疗效果。

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大型语言模型在医学领域的应用表现出色，尤其在病理报告和放射学中，能够处理复杂的多标签任务，减少时间成本和错误率。

基于LLaMA的模型在复杂任务中明显优于BERT，特别是在大型数据集上表现突出。

Radiology-Llama2模型在放射学领域达到了最先进的性能，能够生成连贯且临床有用的印象。

MID-M框架利用通用LLMs的上下文学习能力处理多模态数据，性能优于任务特定的精调LLMs。

Ophtha-LLaMA2模型在眼科疾病诊断中表现出满意的准确性和效率，展示了LLMs在眼科领域的潜力。

MGH放射学Llama模型利用独特的数据集有效提升了放射学报告生成及临床决策支持的能力，显著优于通用语言模型。

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