主要观点总结
本研究详细探讨了大型语言模型在医疗领域的进展和应用，强调了临床应用的重要性，包括从基础技术到最新领域特定模型和多模态集成的发展。研究探讨了这些模型在提高临床效率方面提供的机会，同时指出了在伦理、数据隐私和实施方面的挑战。此外，它批判性地评估了大型语言模型的部署策略，强调开源模型在确保数据隐私和适应医疗环境中的必要性。研究提出了未来的研究方向，重点是评估这些模型在医疗中的现实效能，并开发开放数据集以支持进一步研究。该综述旨在为对AI与医疗交叉领域感兴趣的研究人员提供全面的资源。
关键观点总结
关键观点1: 大型语言模型的发展
研究回顾了大型语言模型从通用到特定领域模型的发展，包括其架构和医疗应用，强调这些模型在文本生成、标记分类和问答等任务中的实用性。
关键观点2: 临床应用和效率提升
研究展示了大型语言模型在医学实践中如何提高临床效率和效果，特别是通过使用支持定制解决方案和保护隐私的开源模型。
关键观点3: 多模态模型的进步
研究讨论了多模态模型如何促进整体人工智能解决方案，并介绍了支持这些模型的技术，如参数高效微调和闪存注意。
关键观点4: 部署策略和伦理问题
研究批判性地评估了大型语言模型的部署策略，强调开源模型在保护患者数据隐私和确保医疗环境中的适用性。
关键观点5: 未来研究方向
研究提出了实证研究的重要性，以及开发开放数据集和评估指标来支持大型语言模型在医疗领域中的实际应用。
文章预览
https://arxiv.org/html/2408.11735v1 摘要 本文详细探讨了大型语言模型在医疗领域的进展和应用，特别强调临床应用。本研究追溯了LLMs从其基础技术到最新领域特定模型和多模态集成的发展。它探讨了从需要微调的基于编码器的模型到集成文本、视觉和听觉数据的复杂方法的技术进步，从而促进医疗领域全面的AI解决方案。本文讨论了这些技术在提高临床效率方面提供的机会以及在伦理、数据隐私和实施方面提出的挑战。此外，它批判性地评估了LLMs的部署策略，强调开源模型在确保数据隐私和适应医疗环境中的必要性。提出了未来的研究方向，重点是通过实证研究评估LLMs在医疗中的现实效能以及开发开放数据集以便进一步研究。本综述旨在为对AI与医疗交叉领域感兴趣的新手和多学科研究人员提供全面的资源。 简介 近年来人工智能（AI）的发展为各个行
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