A Comprehensive Survey of Large Language Models and Multimodal Large Language Models in Medicine

本文属于LLM系列文章，针对《A Comprehensive Survey of Large Language Models and Multimodal Large Language Models in Medicine》的翻译工作。

医学中大型语言模型和多模态大型语言模型的全面综述

• 摘要部分
• 引言部分
• LLM和MLLM的背景分析
• LLM和MLLM的结构设计
• 医疗领域LLM和MLLM的构建过程
• 评估方法及应用技巧探讨
• LLMS和MLLM在医学领域的应用实例
• 医学领域LLM和MLLM面临的挑战与未来方向
• 论文结论总结

摘要

自 ChatGPT 和 GPT-4 的发布以来，大型语言模型（LLM）和多模态大型语言模型（MLLM）凭借其强大的理解和推理能力，成为人工智能领域的重要工具，为医学与人工智能的深度融合提供了新的研究框架。本综述系统性回顾了LLM和MLLM的发展历程及其核心原则，并深入探讨了其在医学领域的具体应用场景、面临的挑战以及未来发展方向。具体而言，本研究首先聚焦于范式转变，系统梳理了从传统模型到LLM和MLLM的演进过程，通过深入分析模型结构，为研究者提供了系统性的知识基础。随后，本研究详细阐述了LLM和MLLM的构建与评估流程，确保逻辑清晰且易于理解。在此基础上，本研究重点调查了LLM和MLLM在医学领域的潜在应用，系统总结了6个具有代表性的创新方向。最后，本研究对LLM和MLLM在医学领域的应用现状与挑战进行了全面分析，并提出了切实可行的解决方案和未来研究方向。因此，本研究旨在为研究人员提供一个全面且有深度的参考指南，助力LLM和MLLM在医学领域的广泛应用。

1 引言

2 LLM 和 MLLM 的背景

3 LLM 和 MLLM 的结构

4 医疗 LLM 和 MLLM 的构建

5 评估方法和使用技巧

6 LLMS 和 MLLM 在医学上的应用

7 医学领域 LLM 和 MLLM 的挑战和未来方向

8 结论

近年来，LLM的发展推动了NLP技术的重大进展。研究者将LLM扩展至多模态领域，形成了MLLM，为AGI的发展奠定了基础。同时，LLM和MLLM的快速发展，加之其强劲性能，催生了大量基于医学领域的LLM和MLLM产品。为了帮助研究者和医疗从业者更好地理解医学LLM和MLLM的技术细节及其发展现状，本研究以范式转变为核心，系统梳理了开发背景，重点阐述了从基础特征工程到目标工程的演进过程。当前，研究的重点转向提示工程和数据工程的深入研究。为了全面介绍医学LLM和MLLM的基础知识，本研究总结了现有主流架构，并编制了当前医学LLM和MLLM的清单。此外，本研究提供了完整的开发指南，涵盖现有医学数据集、模型构建方法、评估指标及实际应用技巧，以助研究者和医疗从业者开发、部署及利用自己的医学LLM和MLLM系统。本研究还深入探讨了医学LLM和MLLM在医学诊断、临床报告生成、医学教育、心理健康服务、医学语言翻译以及手术辅助等领域的应用前景，分析了其在各类临床应用中的巨大潜力。尽管医学LLM和MLLM在医疗领域已取得显著成果，但仍面临诸多重大挑战和限制，这些障碍阻碍了其在临床环境中的实际应用。为此，本研究对当前医学LLM和MLLM面临的主要挑战进行了系统探讨，包括幻觉生成、视觉感知局限性、训练与部署难题、更新频率不足、隐私与安全问题、算法偏见及毒性表现等，并提出了相应的解决方案，以期推动后续医学LLM和MLLM的实际应用。综上所述，本次研究从理论到实践全面解析了医学LLM和MLLM的发展历程与应用前景，旨在加速LLM和MLLM在医学相关产品中的开发进程，进一步促进人工智能技术在医学领域的深度融合。我们期待未来能有更多基于LLM和MLLM的智能AI产品，如医疗代理系统和具身智能系统，以推动AI技术在医学领域的创新应用。最后，我们强调，医学LLM和MLLM的出现旨在提升医疗服务质量和提高医生工作效率，减轻工作负担，而非取代医疗专业人员。