主要观点总结
大型语言模型（LLM）在医疗保健领域的部署展示了其强大的潜力，尤其是在临床语言理解任务中。这些模型通过对大量医学文献、患者记录和临床研究的处理和综合，有望推动开创性研究并加强患者护理。它们的广泛应用包括医学诊断、患者护理、临床决策支持、医学文献分析、药物发现、虚拟医疗助手和健康聊天机器人、放射学和成像。然而，LLM在医疗保健领域的应用也面临挑战，包括模型的可解释性、安全性和隐私、偏见和公平、幻觉和错误信息以及法律和道德问题。未来的研究和发展需要解决这些问题，确保LLM在医疗保健领域的负责任和有效应用。
关键观点总结
关键观点1: 大型语言模型在医疗保健领域的潜力
大型语言模型通过处理和综合大量的医学文献、患者记录和临床研究，有望推动开创性研究并加强患者护理。
关键观点2: LLM的广泛应用
大型语言模型在医疗诊断、患者护理、临床决策支持、医学文献分析、药物发现、虚拟医疗助手和健康聊天机器人、放射学和成像等方面有广泛应用。
关键观点3: LLM面临的挑战
大型语言模型在医疗保健领域的应用面临挑战，包括模型的可解释性、安全性和隐私、偏见和公平、幻觉和错误信息以及法律和道德问题。
关键观点4: 未来的研究和发展
未来的研究和发展需要解决这些挑战，确保大型语言模型在医疗保健领域的负责任和有效应用。
文章预览
https://arxiv.org/html/2401.06775v2 摘要 大型语言模型 （LLM） 在医疗保健领域的部署引发了热情和担忧。这些模型表现出对自由文本查询提供熟练响应的非凡能力，展示了对专业医学知识的细致理解。这项全面的调查深入探讨了为医疗保健应用设计的现有 LLM 的功能，阐明了它们的发展轨迹，从传统的预训练语言模型 （PLM） 到医疗保健领域 LLM 的现状。首先，我们探讨了 LLM 在放大各种医疗保健应用程序的效率和有效性方面的潜力，特别是关注临床语言理解任务。这些任务涵盖范围很广，从命名实体识别和关系提取到自然语言推理、多模态医疗应用程序、文档分类和问答。此外，我们对医疗保健领域最新最先进的 LLM 进行了广泛的比较，同时还评估了各种开源 LLM 的利用率，并强调了它们在医疗保健应用中的重要性。此外，我们提出了用于评估生物医学领
………………………………
