From Text to Multimodality: Exploring the Evolution and Impact of Large Language Models in Medical Practice

📄 arXiv: 2410.01812v6 📥 PDF

作者: Qian Niu, Keyu Chen, Ming Li, Pohsun Feng, Ziqian Bi, Lawrence KQ Yan, Yichao Zhang, Caitlyn Heqi Yin, Cheng Fei, Junyu Liu, Tianyang Wang, Yunze Wang, Silin Chen, Ming Liu, Benji Peng, Xinyuan Song, Ziyuan Qin, Riyang Bao, Zekun Jiang

分类: cs.CY, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-09-14 (更新: 2025-11-25)

备注: 12 pages, 1 figure

💡 一句话要点

综述医学领域多模态大语言模型：演进、应用与挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态大语言模型 医学影像 临床决策支持 患者互动 医疗健康 人工智能 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有医学领域AI系统难以有效整合多源异构数据，限制了对患者健康状况的全面理解和精准决策。
  2. 本文探讨了多模态大型语言模型（MLLMs）在医学领域的应用，旨在整合文本、图像、音频等多种数据类型，提供更全面的患者健康洞察。
  3. 该综述分析了MLLMs在临床决策支持、医学影像、患者互动和研究等方面的应用，并指出了数据限制、技术障碍和伦理考量等挑战。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）已从基于文本的系统迅速发展为多模态平台，对包括医疗保健在内的各个领域产生了重大影响。本综述探讨了LLMs向多模态大型语言模型（MLLMs）的演进及其在医疗实践中日益增长的影响。我们考察了MLLMs在医疗保健领域的现状，分析了它们在临床决策支持、医学影像、患者互动和研究中的应用。本综述强调了MLLMs在整合文本、图像和音频等不同数据类型方面的独特能力，从而为患者健康提供更全面的见解。我们还讨论了MLLM实施所面临的挑战，包括数据限制、技术障碍和伦理考量。通过识别关键的研究差距，本文旨在指导未来在数据集开发、模态对齐方法和伦理准则建立等领域的研究。随着MLLMs继续塑造医疗保健的未来，理解它们的潜力和局限性对于将其负责任且有效地整合到医疗实践中至关重要。

🔬 方法详解

问题定义：现有医学人工智能系统主要依赖单一模态数据（如文本病历或医学影像），难以有效整合多源异构信息，导致对患者健康状况的理解不够全面，影响临床决策的准确性和效率。此外，现有方法在处理复杂医学问题时，缺乏足够的推理和泛化能力，难以满足日益增长的临床需求。

核心思路：本文的核心思路是利用多模态大型语言模型（MLLMs）的强大能力，将不同模态的医学数据（如文本、图像、音频）进行有效融合，从而实现对患者健康状况的更全面、深入的理解。通过跨模态信息的互补和增强，MLLMs能够提供更准确的诊断、更个性化的治疗方案和更有效的患者互动。

技术框架：本文主要以综述形式呈现，并未提出新的技术框架。文章梳理了MLLMs在医学领域的应用现状，包括临床决策支持、医学影像分析、患者互动和医学研究等。同时，文章也讨论了MLLMs在医学领域应用所面临的挑战，如数据获取与标注、模态对齐、伦理问题等。

关键创新：本文的创新之处在于对MLLMs在医学领域应用的全面综述和深入分析。文章不仅总结了MLLMs的优势和潜力，也指出了其面临的挑战和未来的研究方向。通过对现有研究的梳理和分析，本文为未来的研究者提供了有价值的参考和指导。

关键设计：本文作为综述文章，没有涉及具体的模型设计细节。但是，文章强调了模态对齐的重要性，并指出未来的研究需要关注如何设计更有效的模态对齐方法，以提高MLLMs在医学领域的应用效果。此外，文章还强调了伦理问题的重要性，并呼吁建立相关的伦理准则，以确保MLLMs在医学领域的安全和负责任的应用。

📊 实验亮点

本文是一篇综述性文章，主要亮点在于全面梳理了多模态大语言模型在医学领域的应用现状、潜在价值以及面临的挑战。文章并未提供具体的实验数据，而是通过对现有研究的分析，突出了MLLMs在整合多模态医学数据方面的优势，并指出了未来研究的关键方向，例如数据集构建、模态对齐方法以及伦理准则的建立。

🎯 应用场景

该研究成果对医学领域具有广泛的应用前景，包括辅助临床决策、提升医学影像诊断精度、改善患者沟通体验以及加速医学研究进程。通过整合多模态信息，MLLMs有望为医生提供更全面、准确的患者健康状况评估，从而制定更个性化的治疗方案，最终提高医疗服务质量和效率。未来，MLLMs还可能应用于远程医疗、健康管理等领域，为更多人提供便捷、高效的医疗服务。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have rapidly evolved from text-based systems to multimodal platforms, significantly impacting various sectors including healthcare. This comprehensive review explores the progression of LLMs to Multimodal Large Language Models (MLLMs) and their growing influence in medical practice. We examine the current landscape of MLLMs in healthcare, analyzing their applications across clinical decision support, medical imaging, patient engagement, and research. The review highlights the unique capabilities of MLLMs in integrating diverse data types, such as text, images, and audio, to provide more comprehensive insights into patient health. We also address the challenges facing MLLM implementation, including data limitations, technical hurdles, and ethical considerations. By identifying key research gaps, this paper aims to guide future investigations in areas such as dataset development, modality alignment methods, and the establishment of ethical guidelines. As MLLMs continue to shape the future of healthcare, understanding their potential and limitations is crucial for their responsible and effective integration into medical practice.