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语言模型在现代医疗中的作用：综合评述
原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLMs）在医疗保健领域的应用不断增加，包括知识检索、临床工作流自动化和诊断辅助等。本文探讨了LLMs的发展历程、应用潜力及面临的挑战，强调了在临床实践中整合这些模型的必要性和伦理监管的重要性。
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关键要点
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大型语言模型（LLMs）在医疗保健领域的应用不断增加，包括知识检索、临床工作流自动化和诊断辅助等。
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LLMs的发展经历了从传统预训练语言模型（PLMs）到大型语言模型的重大转变，涉及生成式人工智能方法的应用。
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LLMs在癌症诊断、牙科学、肾脏病学和皮肤科等多个医学专业中展现出重要的应用潜力。
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有效整合LLMs到临床实践中需要持续的优化和伦理监管，以提升医疗保健结果。
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在医疗领域中，LLMs的应用面临性能评估、挑战和限制等问题，强调了对这些模型的验证需求。
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延伸问答
大型语言模型在医疗领域的主要应用有哪些？
大型语言模型在医疗领域的主要应用包括知识检索、临床工作流自动化和诊断辅助等。
大型语言模型的发展历程是怎样的？
大型语言模型的发展经历了从传统预训练语言模型（PLMs）到大型语言模型（LLMs）的重大转变，涉及生成式人工智能方法的应用。
在医疗实践中整合大型语言模型需要注意什么？
在医疗实践中整合大型语言模型需要持续的优化和伦理监管，以提升医疗保健结果。
大型语言模型在癌症诊断中的应用潜力如何？
大型语言模型在癌症诊断中展现出重要的应用潜力，能够辅助医生进行更准确的诊断。
使用大型语言模型面临哪些挑战？
使用大型语言模型面临性能评估、挑战和限制等问题，强调了对这些模型的验证需求。
未来大型语言模型在医疗领域的发展方向是什么？
未来大型语言模型在医疗领域的发展方向包括技术整合、提升临床效率以及解决伦理和数据隐私问题。
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