本文探讨了多模态人工智能在医疗领域的应用，介绍了Med-PaLM M和Med-Gemini等模型，强调其在整合临床语言、影像和基因组数据方面的优势。这些模型在医学任务中表现优异，推动了医疗决策支持的发展。

该文综述2023年多项研究：基于深度学习和ChatGPT的医疗决策支持系统可辅助诊断与健康管理；ChatGPT-4在放射肿瘤学知识测试中表现良好，但尚不适用于临床决策；GPT-4能提升放射报告通俗化翻译质量；GutGPT等大模型可增强临床决策支持系统的接受度；同时探讨了AIGC的安全隐私威胁及AI生成医学文本的可靠性问题。

该论文综述了198篇医疗决策支持的可解释人工智能解决方案，大多数采用了模型无关的可解释人工智能技术，深度学习模型被广泛应用。需要加强医疗和人工智能专家之间的合作，以指导可解释人工智能解决方案在医学领域的设计、实施和评估。