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这篇题为《医学中的生成式人工智能》的文章全面探讨了生成式人工智能在医学领域的应用和挑战。文章指出，生成式人工智能技术的快速发展极大地拓展了其在医疗中的应用场景，并对临床实践、医疗人员的角色、患者与医护人员之间的沟通方式以及医学研究和教育都产生了深远的影响。

 

本文首先介绍了生成式人工智能的基本概念，将其与预测性模型（判别式模型）进行了对比。生成式模型旨在对输入数据的分布进行建模，并能够生成新的、类似于训练数据的数据，而预测性模型则侧重于预测输入数据的标签。文章特别强调了当前生成式人工智能的兴起，得益于深度学习架构和数据集规模的显著扩大，使得生成更逼真、更有用的语言和图像成为可能。

 

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文章将生成式模型按其处理的数据类型分为三类：文本、图像和文本图像结合。在文本建模方面，大语言模型占据主导地位，其核心技术是转换模型神经网络架构，通过预测下一个单词来生成文本。大语言模型的训练通常包括预训练、指令微调和人类反馈强化学习三个阶段。文章指出，这些阶段都可以针对医学领域进行专门调整，例如使用医学语料库进行预训练，或使用MedQA等数据集进行微调，以提高模型在医学领域的性能。
在图像建模方面，扩散模型成为最新主流方法，其性能已超越了之前的生成式对抗网络。扩散模型通过学习将噪声图像还原为清晰图像的过程来生成新的图像。在医学图像领域，扩散模型已被用于生成胸部X光片、皮肤镜图像和病理切片等多种类型的医学图像。为了提高生成图像的生物学有效性，研究人员正在开发利用医生反馈来微调模型的方法。

 

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对于同时处理文本和图像的任务，本文重点介绍了“文本到图像”模型和视觉语言模型。文本到图像模型将文本作为输入，生成相应的图像；视觉语言模型则将图像作为输入，生成相关的文本描述。这些模型通常由文本编码器和图像生成器（例如扩散模型或卷积神经网络）组成。它们在医学领域的应用包括生成特定病理的训练数据以及进行医学图像的自动报告生成等。
文章接下来详细阐述了生成式人工智能在医学领域的各种应用场景，并根据用户角色进行了分类：

 

●临床医生: 生成式人工智能可以帮助临床医生减轻文书工作负担，提高诊断效率，方便检索患者数据，以及促进循证医学的应用。例如，生成式人工智能可以辅助撰写临床记录和回复患者咨询，减少医生的工作量；也可以帮助医生生成鉴别诊断，提高诊断准确性；还可以帮助医生快速检索患者的病史和检验结果等信息。

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●患者: 生成式人工智能可以改善患者的医疗体验，例如帮助患者搜索在线健康信息，提高患者参与度，以及促进患者与医护人员之间的沟通。生成式人工智能可以提供更个性化的健康信息，并帮助患者更好地理解自己的病情和治疗方案。
●临床试验组织者: 生成式人工智能可以简化临床试验的设计和管理流程，例如帮助设计试验方案，招募合适的参与者，以及提高患者的依从性。生成式人工智能可以自动生成试验方案中的纳入和排除标准，并帮助识别合适的试验参与者。

 

●研究人员: 生成式人工智能可以加速医学研究的各个阶段，例如进行文献综述，构建数据集，生成假设，以及编写代码。生成式人工智能可以自动整理大量的文献资料，构建高质量的数据集，并帮助研究人员提出新的研究假设。

 

●受训者: 生成式人工智能可以用于医学教育和培训，例如模拟临床场景，提供个性化的学习资源，以及评估学生的学习效果。

 

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文章最后讨论了生成式人工智能在医学应用中面临的挑战。尽管生成式人工智能在医学领域具有广泛的应用前景，但其在实际应用中仍面临诸多挑战。例如，创建准确且有用的生成式人工智能平台提示语对于终端用户来说仍然是一个困难的任务。此外，如何确保生成式人工智能的准确性和可靠性、如何避免过度依赖以及如何处理潜在的偏见和隐私问题等也是当前亟待解决的问题。文章也强调了参与式设计的重要性，即在设计和开发生成式人工智能工具时，应积极与患者和利益相关方进行合作，以确保这些工具能够满足实际需求并符合伦理规范。

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综上所述，生成式人工智能在医学领域的应用正逐步深入并展现出了巨大的潜力。然而，要充分发挥其作用并避免潜在的风险和问题，我们需要继续加强研究并不断完善相关技术。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，相信生成式人工智能将在未来为医学领域带来更多的创新和变革。