医学中大型语言模型与多模态大型语言模型的综述
内容提要
大型语言模型（LLMs）在医学领域具有广泛的应用前景，能够有效辅助医师和患者。本文探讨了LLMs的构建、性能及其在临床实践中的应用与挑战，强调了从传统预训练模型向LLMs的转变。医疗从业者需了解这些模型的发展与应用，以提升医疗效果。
延伸解读
从PLMs到LLMs：医学AI的范式转变
文章指出，医学语言模型正经历从传统预训练模型（PLMs）到大型语言模型（LLMs）的重大范式转变。这一转变不仅体现在模型规模上，更包括从辨别式AI向生成式AI的转变，以及从以模型为中心向以数据为中心的方法论转变。这种转变意味着医学AI系统将更注重生成能力和数据质量，可能带来更灵活的临床应用，但也对数据治理和模型评估提出新要求。
医学LLMs的多元应用场景
根据综述，医学LLMs已在知识检索、研究支持、临床工作流自动化和诊断辅助等方面展现出效用。此外，多模态语言模型和自动化代理在医疗保健中也有发展潜力。这些应用覆盖了从医学考试问题到回答患者问题的多种任务，表明LLMs正逐步渗透到医疗的多个环节，但实际部署仍需验证其有效性和安全性。
临床整合的挑战与伦理监管
文章强调，将LLMs有效整合到临床实践需要不断优化和伦理监管。部署LLMs引发了热情与忧虑，涉及性能评估、挑战和限制。综述还讨论了伦理考虑以及开源和专有模型在AI研究中的影响。这些因素表明，医学LLMs的推广不仅依赖技术成熟，还需建立相应的监管框架和评估标准，以确保负责任地应用于临床。
医疗从业者的认知需求
随着LLMs在医疗保健领域的推广，医疗从业人员了解LLMs是什么、其发展过程、目前和潜在的应用以及存在的问题变得非常重要。综述和附带的教程旨在帮助医疗保健从业者了解LLMs在医学中的快速变化景观。这提示医疗从业者需要持续学习，以适应AI技术带来的变革，从而更好地利用这些工具提升医疗效果。
Q&A
大型语言模型在医学领域的主要应用是什么？
大型语言模型在医学领域的应用包括知识检索、研究支持、临床工作流自动化和诊断辅助。
医学领域中大型语言模型的构建面临哪些挑战？
构建医学大型语言模型面临的挑战包括性能评估、伦理监管和有效整合到临床实践中的问题。
医疗从业者为什么需要了解大型语言模型？
医疗从业者需要了解大型语言模型的发展与应用，以提升医疗效果和应对潜在问题。
大型语言模型与传统预训练模型有什么区别？
大型语言模型与传统预训练模型的区别在于它们的生成能力和从以模型为中心向以数据为中心的方法论转变。
如何在临床实践中有效利用大型语言模型？
在临床实践中有效利用大型语言模型需要不断优化模型和进行伦理监管。
大型语言模型在医学中的未来发展方向是什么？
大型语言模型在医学中的未来发展方向包括多模态能力的提升和更深入的伦理考虑。
