《大语言模型在医疗中的应用》2025年3月22日《大语言模型在医疗中的应用》是一篇综述性文章，探讨了大语言模型在医疗领域的巨大潜力及其面临的挑战。文章指出，大语言模型能够显著改善医疗的各个方面，从简化行政管理和临床工作流程到增强患者参与度和促进临床决策。然而，要成功地将大语言模型 整合到医疗实践中，需要制定严格的开发、适应和评估策略，以满足临床需求。文章首先概述了 大语言模型在医疗中的应用前景。大语言模型强大的生成能力使其能够自动化例行的行政管理任务，例如文档编制、预约安排和账单处理，从而减轻临床医务人员的文书负担，使他们能够将更多时间专注于患者护理。此外，大语言模型还能够处理医疗信息、支持决策、促进研究创新和增强沟通。文章特别提到了大语言模型在结合不同来源的知识、生成连贯的见解以及提高医疗机构效率方面的潜力，并将其与基因组建模的进步进行了比较，指出两者都展现了领域特定基础模型如何利用混合计算架构来优化效率和可扩展性。文章接着提出了一个用于将大语言模型整合到医疗实践中的框架，该框架涵盖了规划、数据收集、模型开发、验证、部署和维护等关键阶段。该框架强调了问责制、隐私、泛化能力、临床医生参与、可解释性和工作流程集成等指导原则，以确保安全有效的实施。文章详细阐述了每个阶段需要考虑的关键任务和因素，包括数据隐私、法规遵从性、决策中的问责制以及与临床需求的一致性。这包括策划高质量数据、构建准确且可解释的模型、保护患者隐私以及确保与临床工作流程的无缝集成。文章强调了在每个阶段都需要进行透明的报告、系统的审计以及明确的责任分配，以确保问责制。文章还深入探讨了将预训练的大语言模型适应特定医疗任务的策略，包括微调、迁移学习和提示工程。文章列举了七个方法类别，涵盖了模型基础选择、领域适应技术、知识转移机制、数据中心增强、多智能体架构、鲁棒性优化和持续适应协议等。这些策略包括参数高效微调、提示词微调、知识蒸馏和差分隐私等先进技术，以满足临床部署的复杂要求。文章特别强调了评估大语言模型在医疗中的应用的重要性。文章指出，传统的指标（如准确性和精确度）不足以捕捉大语言模型的可靠性和伦理影响的全部范围。因此，文章提出了一个全面的评估框架，该框架包括针对医疗大语言模型量身定制的指标，这些指标涵盖了临床准确性、公平性、稳健性和患者预后等方面。文章还强调了进行前瞻性随机对照试验的重要性，以评估大语言模型整合前后临床结果的差异，并持续监测意外后果，特别是可能由大语言模型部署产生的偏差或差异。文章进一步讨论了在医疗中部署大语言模型的挑战，包括数据隐私、偏差缓解、法规遵从性和计算可持续性。文章强调需要进行跨学科合作，以应对这些挑战。文章还探讨了未来研究方向，包括改进临床环境中大语言模型的实施和医疗实践。文章最后总结了大语言模型在医疗中的应用前景，并强调了负责任地整合这些模型的重要性。文章指出，要实现大语言模型的全部潜力，需要在整个生命周期中进行持续的监测和维护，以确保模型适应不断变化的临床需求和监管环境。文章强调了跨学科合作、严格的验证和对伦理准则的严格遵守的重要性，特别是对于那些患者结果和隐私保护至关重要的临床环境。文章呼吁未来工作应侧重于在临床环境中验证这些方法，并证明医疗质量和可及性的可衡量改进。文章还讨论了可持续性问题，包括模型的能源消耗和数据存储需求，并强调了需要开发资源效率更高的架构。最后，文章强调了建立健全的临床基准和标准，以及促进利益相关各方之间合作的重要性，以开发能够促进负责任的医疗人工智能的开源模型。如需要《大语言模型在医疗中的应用》（英文，共20页），请在本微信公众号中赞赏（点喜欢或稀罕作者后按本公众号设定打赏）后，发来email地址索取。★ 每日鲜鸡汤 ★A healthy relationship doesn't drag you down. It inspires you to be better. 健康的关系不会拖累你，而是激励你成为更好的自己。早上好！
