LLMs-Healthcare : Current Applications and Challenges of Large Language Models in various Medical Specialties

📄 arXiv: 2311.12882 📥 PDF

作者: Ummara Mumtaz, Awais Ahmed, Summaya Mumtaz

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-04-07

💡 一句话要点

综述性分析LLMs在医疗领域的应用与挑战，聚焦诊断与治疗功能。

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

关键词: 大型语言模型 医疗保健 诊断 治疗 医学专科 自然语言处理 知识推理

📋 核心要点

  1. 现有医疗诊断和治疗方法面临效率和准确性挑战，亟需智能化解决方案。
  2. 本文综述LLMs在医疗领域的应用，重点关注其在诊断、治疗和患者护理方面的潜力。
  3. 分析了LLMs在不同医学专科的应用现状、挑战与机遇，并探讨了数据处理方法。

📝 摘要（中文）

本文全面概述了大型语言模型（LLMs）在医疗保健领域的最新进展，强调了它们在各个医学领域的变革性影响。LLMs已成为支持医疗保健的关键技术，包括医生、医疗服务提供者和患者。本文深入探讨了LLMs在医疗保健中的应用，特别关注与诊断和治疗相关的功能。重点阐述了LLMs在癌症护理、皮肤病学、牙科护理、神经退行性疾病和精神健康方面的应用，突出了它们在医学诊断和患者护理方面的创新贡献。通过分析，探讨了在医疗保健中整合LLMs相关的挑战和机遇，认识到它们在各个医学专业的潜力，同时也指出了现有的局限性。此外，还概述了在医学领域中处理各种数据类型的方法。

🔬 方法详解

问题定义：医疗领域面临着数据类型多样、诊断复杂、治疗方案个性化等挑战。现有方法在处理海量医疗数据、提供精准诊断和制定个性化治疗方案方面存在局限性，例如效率低、易出错、难以推广等。因此，需要更智能化的工具来辅助医生进行决策。

核心思路：利用大型语言模型（LLMs）强大的自然语言处理和知识推理能力，将医学知识融入模型中，使其能够理解和分析医疗数据，辅助医生进行诊断、制定治疗方案和提供患者护理。核心在于利用LLMs学习和理解医学文本，并将其应用于各种医疗任务。

技术框架：本文主要以综述形式呈现，并未提出具体的模型框架。文章梳理了LLMs在不同医疗专科的应用，包括癌症护理、皮肤病学、牙科护理、神经退行性疾病和精神健康等。针对每个专科，分析了LLMs的应用场景、优势和局限性。同时，文章还讨论了如何处理医疗领域中各种数据类型，例如文本、图像和结构化数据。

关键创新：本文的创新之处在于对LLMs在医疗领域应用的全面综述和分析。它整合了不同医学专科的案例，突出了LLMs在诊断、治疗和患者护理方面的潜力。此外，文章还指出了LLMs在医疗领域应用面临的挑战和机遇，为未来的研究方向提供了参考。

关键设计：本文为综述性文章，没有涉及具体的模型设计细节。但是，文章提到了在医疗领域应用LLMs时需要考虑的关键因素，例如数据隐私、模型可靠性和可解释性等。此外，文章还强调了需要针对不同的医疗任务设计合适的模型和评估指标。

📊 实验亮点

本文对LLMs在医疗领域的应用进行了全面的综述，涵盖了多个医学专科，并指出了LLMs在诊断、治疗和患者护理方面的潜力。文章还强调了在医疗领域应用LLMs时需要考虑的挑战和机遇，为未来的研究方向提供了参考。

🎯 应用场景

该研究为医疗领域的智能化应用提供了参考，有助于推动LLMs在辅助诊断、个性化治疗、患者教育和药物研发等方面的应用。通过整合LLMs，可以提高医疗效率、降低医疗成本，并改善患者的治疗效果和生活质量。未来，LLMs有望成为医疗领域不可或缺的工具。

📄 摘要（原文）

We aim to present a comprehensive overview of the latest advancements in utilizing Large Language Models (LLMs) within the healthcare sector, emphasizing their transformative impact across various medical domains. LLMs have become pivotal in supporting healthcare, including physicians, healthcare providers, and patients. Our review provides insight into the applications of Large Language Models (LLMs) in healthcare, specifically focusing on diagnostic and treatment-related functionalities. We shed light on how LLMs are applied in cancer care, dermatology, dental care, neurodegenerative disorders, and mental health, highlighting their innovative contributions to medical diagnostics and patient care. Throughout our analysis, we explore the challenges and opportunities associated with integrating LLMs in healthcare, recognizing their potential across various medical specialties despite existing limitations. Additionally, we offer an overview of handling diverse data types within the medical field.