Large Language Models for Medicine: A Survey
作者: Yanxin Zheng, Wensheng Gan, Zefeng Chen, Zhenlian Qi, Qian Liang, Philip S. Yu
分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY
发布日期: 2024-05-20
备注: Preprint. 5 figures,5 tables
💡 一句话要点
综述性论文：探讨大型语言模型在医疗领域的应用与挑战
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 医疗应用 自然语言处理 医学知识 人工智能
📋 核心要点
- 医疗领域面临着信息爆炸和专业知识壁垒，如何高效利用和整合医学知识是核心问题。
- 该综述旨在梳理现有医疗LLM的研究进展，分析其在医疗场景中的应用潜力与局限性，为未来研究提供方向。
- 论文总结了现有医疗LLM的优势和挑战，并提出了技术整合的建议，以期更好地满足医疗领域的需求。
📝 摘要（中文）
为了应对数字经济中数字智能领域的挑战，大型语言模型（LLM）应运而生。计算能力和可用资源的进步极大地推动了LLM的发展，使其能够集成到人类生活的各个领域。医疗LLM是重要的应用工具，在各种医疗场景中具有潜力。本文回顾了LLM的发展，重点关注医疗LLM的需求和应用。我们简要概述了现有模型，旨在探索先进的研究方向，并使研究人员受益于未来的医疗应用。我们强调了医疗LLM在应用中的优势，以及开发过程中遇到的挑战。最后，我们提出了技术整合的方向，以减轻挑战，并为医疗LLM的未来提出潜在的研究方向，旨在更好地满足医疗领域的需求。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在医疗领域应用所面临的挑战。现有方法在处理医学知识的复杂性、保证模型输出的可靠性和安全性方面存在痛点。例如，如何让LLM理解医学术语、诊断疾病、提供个性化治疗方案，同时避免产生误导性或有害信息，是亟待解决的问题。
核心思路：论文的核心思路是对现有医疗LLM的研究进展进行系统性的梳理和分析，总结其在不同医疗场景下的应用，并探讨其优势和局限性。通过分析现有模型的架构、训练方法和评估指标，为未来的研究提供参考。同时，论文还提出了技术整合的建议，以期更好地解决医疗LLM所面临的挑战。
技术框架：该论文属于综述性质，其技术框架主要体现在对现有文献的分类和总结上。论文首先概述了LLM的发展历程，然后重点介绍了医疗LLM的需求和应用。接着，论文对现有医疗LLM进行了分类，并分析了其在不同医疗场景下的表现。最后，论文提出了技术整合的方向和未来的研究方向。
关键创新：该论文的创新之处在于其对医疗LLM的系统性梳理和分析。论文不仅总结了现有模型的技术特点和应用场景，还深入探讨了其优势和局限性。此外，论文还提出了技术整合的建议，为未来的研究提供了新的思路。
关键设计：该论文的关键设计在于其对医疗LLM的分类和分析框架。论文根据不同的应用场景和技术特点，将现有模型分为不同的类别，并对每个类别进行了详细的分析。此外，论文还提出了技术整合的建议，例如如何将不同的模型进行组合，以提高其性能和可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文是一篇综述性文章，没有具体的实验结果。其亮点在于对现有医疗LLM的系统性梳理和分析，为未来的研究提供了重要的参考。论文总结了现有模型的优势和挑战，并提出了技术整合的建议，为解决医疗LLM所面临的难题提供了新的思路。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能诊疗、医学知识问答、药物研发、健康管理等多个领域。通过构建更可靠、更安全的医疗LLM，可以辅助医生进行诊断和治疗，为患者提供个性化的健康建议，并加速新药的研发进程，最终提升医疗服务的质量和效率。
📄 摘要（原文）
To address challenges in the digital economy's landscape of digital intelligence, large language models (LLMs) have been developed. Improvements in computational power and available resources have significantly advanced LLMs, allowing their integration into diverse domains for human life. Medical LLMs are essential application tools with potential across various medical scenarios. In this paper, we review LLM developments, focusing on the requirements and applications of medical LLMs. We provide a concise overview of existing models, aiming to explore advanced research directions and benefit researchers for future medical applications. We emphasize the advantages of medical LLMs in applications, as well as the challenges encountered during their development. Finally, we suggest directions for technical integration to mitigate challenges and potential research directions for the future of medical LLMs, aiming to meet the demands of the medical field better.