随着人工智能和医学影像技术的发展，医学数据迅速增长，推动了疾病诊疗和健康管理的变革。高质量医学数据集是实现精准医疗的关键，必须遵循伦理规范以保护患者隐私。在构建数据集时，需要整合多模态信息，以满足临床需求并支持模型训练。

本研究通过QLoRA微调的LLM与检索增强生成技术，提高医疗决策支持系统的准确性和资源效率，同时关注患者隐私与数据安全。

本文研究了大型语言模型（LLMs）在医学领域的应用，特别是在DLBCL疾病、放射学报告分类和医学证据总结中的表现。研究表明，RetA模型在准确性上表现最佳，而经过微调的开源模型在特定任务中可与商业模型相媲美，具有重要的应用潜力。同时，强调了患者隐私和法规遵守的重要性。

本文探讨了视觉语言模型在医学图像分析中的应用，提出了新评估框架和多模态自然语言处理模型MedViLL，展示其在影像报告生成等任务中的优越性能。研究还强调了模型在临床有效性和患者隐私方面的挑战，并展望未来发展方向。

本文研究了联邦学习在医学成像分类中的应用，成功训练了乳腺密度分类模型，性能提升6.3%。分析不同机构的数据表明，合作培训在域外任务上更具优势。此外，研究提出了针对磁共振图像重建的解决方案，既保护患者隐私，又提高重建效果。整体上，联邦学习增强了模型的诊断隐私和可靠性，优化了医疗结果。