A Survey on Medical Large Language Models: Technology, Application, Trustworthiness, and Future Directions
作者: Lei Liu, Xiaoyan Yang, Junchi Lei, Yue Shen, Jian Wang, Peng Wei, Zhixuan Chu, Zhan Qin, Kui Ren
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-06-06 (更新: 2024-12-09)
💡 一句话要点
医学大语言模型综述：技术、应用、可信赖性与未来方向
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 医学大语言模型 医疗人工智能 自然语言处理 临床决策支持 医学教育 患者护理 可信赖AI
📋 核心要点
- 现有医学AI方法在处理复杂医学任务时存在局限性，通用LLM难以直接应用于医学领域。
- 该综述旨在全面回顾医学大语言模型（Med-LLMs）的技术、应用、可信赖性及未来发展方向。
- 通过分析Med-LLMs在医疗领域的应用，强调其对临床实践、教育和患者护理的潜在影响。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型（LLMs）的出现，医学人工智能（AI）经历了显著的技术进步和范式转变，突显了LLMs在简化医疗服务和改善患者预后方面的潜力。本文对医学大型语言模型（Med-LLMs）的最新进展进行了综述，包括背景、关键发现和主流技术，特别是从通用模型到医学专用应用的演变。首先，深入研究了Med-LLMs的基础技术，阐述了如何逐步调整和改进通用模型以适应复杂的医学任务。其次，探讨了Med-LLMs在各个医疗领域的广泛应用，并对现有的Med-LLMs进行了最新回顾。这些模型通过协助临床医生、教育工作者和患者，对日常医疗实践产生了变革性影响。认识到负责任创新的重要性，讨论了与确保公平性、问责制、隐私和鲁棒性相关的挑战。伦理考量、严格的评估方法和监管框架的建立对于在实际系统中建立信任至关重要。强调需要持续的审查和发展，以保持高标准的安全性和可靠性。最后，预测了Med-LLMs可能的未来发展轨迹，确定了谨慎扩展的关键途径。通过整合这些见解，本文旨在为专业人士和研究人员提供对Med-LLMs的优势和局限性的透彻理解，从而促进以平衡和道德的方式将其整合到医疗生态系统中。
🔬 方法详解
问题定义：现有医学人工智能方法在处理复杂医学任务时面临挑战，通用大型语言模型（LLMs）难以直接应用于医学领域，需要针对医学领域的特殊需求进行调整和优化。现有方法在公平性、问责制、隐私和鲁棒性方面存在不足，缺乏统一的评估标准和监管框架。
核心思路：该综述的核心思路是系统性地梳理医学大型语言模型（Med-LLMs）的技术演进、应用现状、面临的挑战以及未来的发展方向。通过分析通用LLMs如何逐步适应和改进以满足医学领域的特定需求，探讨Med-LLMs在医疗实践中的潜在价值和影响。
技术框架：该综述首先介绍了Med-LLMs的基础技术，包括从通用模型到医学专用模型的演变过程。然后，详细探讨了Med-LLMs在各个医疗领域的应用，例如临床决策支持、医学教育和患者护理。接着，讨论了Med-LLMs面临的挑战，包括公平性、问责制、隐私和鲁棒性。最后，展望了Med-LLMs的未来发展方向，并提出了相应的建议。
关键创新：该综述的关键创新在于全面地整合了Med-LLMs的各个方面，包括技术、应用、可信赖性和未来方向。通过对现有研究的系统性分析，为研究人员和从业者提供了一个全面的视角，帮助他们更好地理解Med-LLMs的优势和局限性。
关键设计：该综述的关键设计在于其结构化的组织方式，从基础技术到应用场景，再到挑战和未来方向，逐步深入地探讨了Med-LLMs的各个方面。此外，该综述还强调了伦理考量、评估方法和监管框架的重要性，为Med-LLMs的负责任发展提供了指导。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述全面回顾了医学大语言模型（Med-LLMs）的最新进展，并深入探讨了其在各个医疗领域的应用。通过对现有模型的性能和局限性进行分析，为未来的研究方向提供了有价值的参考。此外，该综述还强调了伦理考量和可信赖性的重要性，为Med-LLMs的负责任发展奠定了基础。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于临床决策支持系统、医学教育平台、患者咨询服务等领域。通过提供更准确、高效的医疗信息和辅助诊断，有望改善患者预后，提高医疗服务质量，并促进医学研究的进展。未来，Med-LLMs有望在个性化医疗、远程医疗等领域发挥更大的作用。
📄 摘要（原文）
With the advent of Large Language Models (LLMs), medical artificial intelligence (AI) has experienced substantial technological progress and paradigm shifts, highlighting the potential of LLMs to streamline healthcare delivery and improve patient outcomes. Considering this rapid technical progress, in this survey, we trace the recent advances of Medical Large Language Models (Med-LLMs), including the background, key findings, and mainstream techniques, especially for the evolution from general-purpose models to medical-specialized applications. Firstly, we delve into the foundational technology of Med-LLMs, indicating how general models can be progressively adapted and refined for the complicated medical tasks. Secondly, the wide-ranging applications of Med-LLMs are investigated across various healthcare domains, as well as an up-to-date review of existing Med-LLMs. The transformative impact of these models on daily medical practice is evident through their ability to assist clinicians, educators, and patients. Recognizing the importance of responsible innovation, we discuss the challenges associated with ensuring fairness, accountability, privacy, and robustness. Ethical considerations, rigorous evaluation methodologies, and the establishment of regulatory frameworks are crucial for building trustworthiness in the real-world system. We emphasize the need for ongoing scrutiny and development to maintain high standards of safety and reliability. Finally, we anticipate possible future trajectories for Med-LLMs, identifying key avenues for prudent expansion. By consolidating these insights, our review aims to provide professionals and researchers with a thorough understanding of the strengths and limitations of Med-LLMs, fostering a balanced and ethical approach to their integration into the healthcare ecosystem.