大模型与医学人工智能

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原创最新推荐文章于 2026-05-15 09:18:39 发布 1.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

高效推理：AI大模型在医学影像分类中的模型量化、剪枝与蒸馏本文深入探讨AI大模型（以Vision Transformer, ViT为例）在医学影像分类（如肺结节检测、乳腺癌诊断、脑肿瘤分类）中的高效推理技术，聚焦模型量化、剪枝和知识蒸馏的原理、实现细节及应用场景。结合Hugging Face的Transformers库和PyTorch框架，适合深度学习从业者和医学影像领域研究者，涵盖高效推理的理论基础、实践步骤、优化策略及在医学影像中的实际应用。本文特别关注医学影像的挑战（如高召回率需求、计算资源限制），提出高效推理的优化方案，并探讨可解释性与临床应用的结合。阅读详情

颠覆性技术如大模型和人工智能正以迅猛的速度改变医疗健康领域。《论文速读》栏目旨在跟踪这些领域的最新进展，整理全球学术期刊中的前沿论文，帮助读者洞悉热门领域的最新趋势和突破。

本期聚焦大型语言模型（LLMs）在医学推理和临床决策中的优势与局限性。研究探讨了 LLMs 在处理开放性临床问题时因思维僵化而导致的推理失败，分析了其在医疗决策中的偏见与可信度挑战，并评估了 LLMs 在不同医疗任务中的推理能力。结果表明，尽管 LLMs 在特定任务中可优于医生，但仍存在过度自信、推理偏差及数据依赖问题。此外，DeepSeek-R1 在眼科推理任务中的表现优于主流 LLMs，凸显了领域特定模型的潜在价值。这些研究强调了在临床环境中谨慎部署 LLMs 的必要性，并为未来优化模型推理能力和公平性提供了方向。

01.Is generative artificial intelligence capable of clinical reasoning?

◎ 标题：生成式人工智能能否进行临床推理？

◎ 摘要：计算机如何才能像医生一样思考？这一问题困扰了从事临床推理人工智能（AI）研究的医生们长达 70 余年。最早一批研究该问题的医生认为，人类医生的直觉性思维难以被计算机模拟，因而提出基于大规模流行病学研究、标准化数据收集和概率推理的“计算机化”推理方法。20 世纪 70 年代，Tim De Dombal 将这些技术重新定义为临床决策支持系统（CDSS），如今已成为医疗实践的重要组成部分，例如用于肺栓塞分诊、抗生素使用决策以及癌症预后评估等。然而，尽管这些算法有助于临床决策，但仍无人认为它们真正具备推理能力。

*02.DeepSeek-R1 Outperforms Gemini 2.0 Pro, OpenAI o1, and o3-mini in Bilingual Complex Ophthalmology Reasoning*

***◎ 标题：*****DeepSeek-R1 在双语复杂眼科推理中优于 Gemini 2.0 Pro、OpenAI o1 和 o3-mini

**◎ 摘要：**目的：评估DeepSeek-R1与其他三种最新发布的大型语言模型(LLMs)在双语复杂眼科案例中的准确性和推理能力。方法：从中国眼科高级职称考试中收集了130个多项选择题(MCQs)，涉及诊断(n = 39)和管理(n = 91)，并分为六个主题。这些MCQs使用DeepSeek-R1翻译成英文。DeepSeek-R1、Gemini 2.0 Pro、OpenAI o1和o3-mini的回答在2025年2月15日至2月20日期间以默认配置生成。准确性计算为正确回答问题的比例，遗漏和额外回答被视为错误。通过分析推理逻辑和推理错误的原因评估推理能力。结果：DeepSeek-R1展示了最高的整体准确性，在中文MCQs中达到0.862，在英文MCQs中达到0.808。Gemini 2.0 Pro、OpenAI o1和OpenAI o3-mini在中文MCQs中的准确性分别为0.715、0.685和0.692(与DeepSeek-R1相比均为P<0.001)，在英文MCQs中分别为0.746(P=0.115)、0.723(P=0.027)和0.577(P<0.001)。DeepSeek-R1在中英文MCQs的五个主题中均达到最高准确性。它在中文进行的管理问题中也表现出色(均为P<0.05)。推理能力分析显示，四个LLMs共享相似的推理逻辑。忽略关键阳性病史、忽略关键阳性体征、误解医学数据和过于激进是最常见的推理错误原因。结论：DeepSeek-R1在双语复杂眼科推理任务中的表现优于其他三种最先进的LLMs。虽然其临床适用性仍具挑战性，但它在支持诊断和临床决策方面显示出前景。

Figure：Overview of the study

03.Limitations of Large Language Models in Clinical Problem-Solving Arising from Inflexible Reasoning

***◎ 标题：*****大型语言模型在临床问题解决中的局限性：源于思维僵化的推理缺陷

**◎ 摘要：**大型语言模型（LLMs）在医疗问答基准测试中已达到接近人类的准确率。然而，近期研究揭示了其在开放性临床场景中的局限性，引发了对其推理能力在复杂真实世界医疗任务中的稳健性和泛化能力的担忧。为探究 LLM 在临床问题解决中的潜在失败模式，本文提出医学抽象与推理语料库（M-ARC），该语料库通过一系列情境测试 LLM 的临床推理能力，特别是利用“定势效应”（Einstellung effect）——即因先前经验导致的思维固着，来评估 LLM 是否仅依赖训练数据中的模式匹配，而非灵活推理。研究发现，包括当前最先进的 o1 和 Gemini 模型在内的 LLM，在 M-ARC 测试中的表现明显逊色于临床医生，常表现出缺乏基本医学常识推理的现象，并容易产生幻觉。此外，不确定性分析表明，尽管准确率有限，LLMs 仍表现出过度自信的倾向。M-ARC 揭示的 LLM 医学推理失败模式凸显了在临床应用中谨慎部署这些模型的必要性。

Figure：Demonstration of M-ARC question utilizing long-tail reasoning pattern.

04.Biases and Trustworthiness Challenges with Mitigation Strategies for Large Language Models in Healthcare

*******◎ 标题：*********大型语言模型在医疗领域的偏见与可信度挑战及其缓解策略

**◎ 摘要：**大型语言模型（LLMs）的快速发展使其在医疗领域展现出强大的决策和学习能力，特别是在医学筛查和诊断过程中。然而，LLMs 仍然是一种“黑箱”系统，难以保证决策的公平性和可信度。尽管已有诸多方法试图缓解 LLMs 的局限性，但在高风险领域全面部署 LLMs 仍需深入研究。本文探讨 LLMs 在医疗领域的偏见及可信度问题，并提出相应的缓解策略。研究重点分析了临床、认知和人口统计方面的偏见，并从数据、模型和推理层面探讨缓解方法。此外，本文系统评估了现有的偏见量化指标及医疗基准，研究其在评估临床 LLMs 可信度方面的作用。研究通过实证分析，提取现有患者记录以微调 Llama 2，并检测模型输出中的各类偏见，同时应用现有的偏见缓解策略。然而，实验结果表明，现有方法仍存在不足，亟需更高级的技术来优化 LLMs 的公平性与可信度。本文最后总结了未来研究方向，强调了偏见缓解与可信度提升在临床决策中的重要性。

Figure：Bias and Trust Evaluation

05.Clinical Reasoning of a Generative AI Model Compared With Physicians

***◎ 标题：*****生成式 AI 在临床推理中的表现：与医生的比较

**◎ 摘要：**大型语言模型（LLMs）在临床推理方面展现出一定潜力，但其将临床数据整合为问题表述的能力尚未得到充分研究。本文比较了一款 LLM 在临床推理方面的表现与医生的推理能力，并采用针对医生制定的标准进行评估。研究招募了两家美国波士顿学术医疗中心的内科住院医生及主治医生，共使用 20 例临床病例，每例病例分为 4 个阶段，逐步提供临床数据。研究采用修订版 IDEA（R-IDEA）评分体系评估临床推理质量，并对 LLM 和医生的答案进行盲评。研究结果显示，LLM 在 R-IDEA 评分上优于医生，表现出较强的临床推理能力。然而，LLM 也更容易产生错误推理，尤其是在零样本推理情况下。研究强调，在将 LLM 整合到临床工作流程之前，需进行多层次评估，以确保其推理能力的可靠性。

Table：Descriptive Statistics of Clinical Reasoning Outcomes Stratified by Respondent Type

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