主要观点总结
大型语言模型（LLM）在生物医学领域展现了前所未有的自然语言理解和生成能力，尽管存在挑战，但其在诊断辅助、药物发现、个性化医疗、生物医学文献研究和生物医学文献分析等领域的应用潜力巨大。为了将通用LLM适应生物医学领域，已经开发了多种适应策略，包括领域特定的微调、架构修改和从头创建专门的生物医学LLM。这些策略提高了LLM在生物医学任务中的表现，特别是在处理多模态数据时。尽管取得了进展，但数据隐私、模型可解释性和公平性问题仍然是挑战，需要发展更高效、可解释且符合伦理的适应技术。未来研究应关注提高数据质量和多样性、增强模型可解释性、开发高效且经济的微调方法、探索多模态数据融合技术并促进跨学科合作。
关键观点总结
关键观点1: 大型语言模型在生物医学领域的应用潜力
LLM在生物医学领域展示了强大的自然语言理解和生成能力，尤其在诊断辅助、药物发现、个性化医疗和生物医学文献分析等领域。
关键观点2: LLM在生物医学领域的挑战
尽管LLM具有广泛应用前景，但其在生物医学领域的应用仍面临数据隐私和安全问题、模型可解释性、数据集的质量和多样性以及高计算资源需求等挑战。
关键观点3: LLM在生物医学领域的适应策略
为了将通用LLM适应生物医学领域，已经开发了多种策略，包括领域特定的微调、架构修改和从头创建专门的生物医学LLM，这些策略提高了LLM在生物医学任务中的表现。
关键观点4: 未来研究方向
未来研究应关注提高数据质量和多样性、增强模型可解释性、开发高效且经济的微调方法、探索多模态数据融合技术并促进跨学科合作，以推动LLM在生物医学领域的应用和发展。
文章预览
近年来，大型语言模型（LLM）的突破性进展提供了前所未有的自然语言理解和生成能力。然而，现有关于生物医学领域LLM的综述通常侧重于特定应用或模型架构，缺乏对跨越多个生物医学领域的最新进展的综合分析。 本综述基于对来自PubMed、Web of Science和arXiv等数据库的484篇文献的分析，深入探讨了LLM在生物医学中的现状、应用、挑战及未来前景，其独特之处在于关注这些模型在实际生物医学环境中的应用效果 。 首先，我们探讨了LLM在广泛的生物医学任务中的零样本学习能力，包括诊断辅助、药物发现和个性化医疗等领域，并结合137项关键研究提供了深入见解 。接着，我们讨论了LLM的适应策略，包括通过微调方法增强单模态和多模态LLM在特定生物医学背景下的表现，特别是在零样本学习效果不佳的领域，如医学问答和生物医学文献的高效处理。
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