大型语言模型（LLMs）在医学领域的应用包括知识检索、临床工作流自动化和诊断辅助。研究表明其在医疗分析和患者护理中的实用性，并提出了自动交互评估框架以提升模型性能。尽管LLMs显示出潜力，但仍需优化以确保安全性和可靠性。未来研究应关注技术整合和伦理监管，以更好满足医学需求。

本文综述了大型语言模型在医学领域的应用，包括知识检索、临床工作流自动化和诊断辅助。提出了多模态医疗协作推理框架和医学教育变革框架，强调了人工智能在提升教育和患者护理中的作用。同时，探讨了提高模型可靠性和安全性的必要性，并提出了MEDIQ框架以改善临床交互过程。

大型语言模型在医学领域的应用面临对齐和推理能力的挑战。研究提出“扩展-猜测-精化”策略，通过指令调整和少样本训练提升模型性能，初步分析显示在USMLE数据集上表现优异。结合医学知识和优化方法，模型在知识检索和诊断辅助方面展现潜力，但需持续优化和伦理监管以有效整合到临床实践中。

本研究开发了一种专用语言模型，利用清洗的癌症对话数据集提高患者查询理解和建议的可靠性。大型语言模型在临床试验匹配和病理信息提取中表现出色，尤其在放射肿瘤学领域。研究还探讨了多模态人工智能在临床决策中的应用，强调了模型在知识检索和诊断辅助中的潜力，以及整合到临床实践中的挑战。

大语言模型在医疗临床中的应用包括：利用编码器-解码器模型从电子健康记录生成合成数据以促进数据共享；微调预训练模型及GPT-4少样本学习可从医患对话自动生成临床笔记，效果媲美人工书写；ChatGPT和GPT-4能辅助疾病分类与诊断，但存在错误陈述、遗漏重要发现、过度治疗及隐私问题，尚不宜临床实用；结合知识图谱的ClinGen与检索增强生成等方法可提升罕见病识别与数据增强效果。