医疗健康大语言模型的发展、挑战与对齐

目的/意义系统回顾和分析医疗健康大语言模型的发展、应用前沿、面临挑战以及对齐问题的研究现状,以期为推动其安全、有效和公平应用提供参考。方法/过程通过文献分析阐述大语言模型在医疗健康领域的发展和应用情况,分析其面临的挑战,从技术层面和社会层面提出应对策略。结果/结论医疗健康大语言模型应该尤其注意模型的准确性、安全性、可解释性、公平性、隐私性和可追责性,以完成模型对齐,满足伦理要求,提升患者福祉。

大语言模型基本医学能力及其在脑血管病等临床应用上的研究进展

近年来,大语言模型在通用领域涌现出了惊人的智慧能力,并快速在各行业得到了广泛而有效的应用。然而,临床医学领域由于专业性强、场景复杂,大语言模型能否提供准确、可靠、高效的医疗服务,目前还没有形成一致性的结论。本研究从以下几个方面对大语言模型在临床医学中的研究进展进行综述:医学知识和基本医学能力评测情况;临床场景特定能力方面的研究进展;脑血管病等临床疾病及相关临床应用方面的研究进展。