医疗大模型爆发！一文读懂 LLMs 如何重塑医学未来

随着DeepSeek的爆火，大语言模型（LLMs）在医疗领域的开发与应用部署也正在悄无声息地 掀起一场医疗变革风暴！今天，分享发表在*Nat Rev Bioeng 上的最新review article-Application of large language models in medicine. 我们深入聊聊 LLMs 在医学上的那些事儿，带你抢先了解未来医疗的新模样！

医学大模型，究竟怎么 “炼” 成的？

先来说说医学 LLMs 是怎么来的。它主要有三个 “修炼” 途径：预训练（Pre-training）、微调（Fine-tuning）、提示词（Prompting）。预训练就像是让模型在医学知识的 “海洋” 里畅游，用大量医学文本，像电子健康记录、临床笔记、医学文献等进行训练，学习各种医学知识和语言模式。像 PubMed、MIMIC-III 临床笔记这些都是常用的 “知识海洋”。微调则是给模型 “定制升级”，用监督微调(SFT）、指令微调（IFT）、参数高效微调（PEFT）等方法，让它更贴合医学任务。还有提示词方法，通过上下文学习（ICL）、思维链提示（CoT）、提示调整（Prompt tuning）和检索增强生成（RAG）等提示方法，不用训练模型参数，就能让通用 LLMs 快速适应医学领域，像给模型 “开小灶”，快速提升能力。

医疗大模型的发展过程

医疗场景大显身手，这些任务它全包！

在医学领域，LLMs 可是个 “多面手”，医疗任务主要分两大类：判别任务和生成任务，它都能轻松应对。判别任务旨在对输入数据进行分类或区分，如问答、实体提取、关系提取、文本分类、信息检索等。以实体提取为例，LLMs 能从患者的电子健康记录中自动识别和分类症状、疾病、药物等关键信息，为医疗数据管理和分析提供支持。生成任务方面，要求模型根据给定输入生成新的文本，包括医学文本总结、医学文本生成和医学文本简化等。在医学文本总结中，模型需将冗长复杂的医学报告提炼为简洁的摘要；医学文本生成可根据患者的症状、病史等信息生成诊断建议和治疗方案。

LLMs临床应用中十项代表性任务性能

临床应用超惊艳，开启医疗新时代！

1. 医疗决策 “小助手”

   在医疗决策上，LLMs 堪称医生的得力助手。它能快速分析患者的各种数据，辅助诊断疾病，还能根据最新临床证据给出个性化治疗方案。像 Dr. Knows 整合知识图谱，帮助医生更准确地诊断病情，给出治疗建议；NYUTron 经训练后可进行多种临床和运营任务的预测，帮助医院提高医疗效率和质量。

2. 临床编码 “速记员”

   临床编码繁琐又容易出错，但 LLMs 可以轻松搞定。它能自动提取医学术语，准确分配 ICD 编码、药物编码等，大大提高工作效率。比如 PLM-ICD 基于 RoBERTa 模型，在 ICD 编码任务上表现出色；DRG-LLaMA 则利用 LLaMA 模型和参数高效微调技术，实现了诊断相关组的准确预测。

3. 报告生成 “小能手”

   写临床报告让医生头疼不已，LLMs 却能轻松应对。它不仅能快速生成报告，还能结合医学图像信息，让报告更准确。ImpressionGPT 通过动态提示和迭代优化，生成的报告总结又快又好；RadAdapt 则通过对多种语言模型和微调方法的系统评估，实现了报告生成性能的优化。

4. 医疗机器人 “智慧芯”

   在医疗机器人领域，LLMs 为机器人赋予了 “智慧”。手术机器人借助 LLMs 实现了更精准的操作，减少患者创伤和恢复时间；医学成像机器人通过 LLMs 优化扫描策略，提高图像质量。如 SuFIA 将 LLMs 的推理能力与感知模块相结合，实现了手术机器人的高级规划和低级控制；UltrasoundGPT 利用 LLMs 和超声操作知识数据库，实现了超声机器人的精确运动规划。

5. 医学翻译 “小桥梁”

   医学语言翻译至关重要，LLMs 可以准确翻译医学术语，让不同语言的患者都能得到优质医疗服务。Medical mT5 等多语言 LLMs 在这方面发挥了重要作用。

6. 医学教育 “新导师”

   医学教育中，LLMs 是个优秀的 “导师”。它能解释复杂医学概念，帮助学生准备考试，还能提供个性化学习方案，让学习更高效。 ChatGPT 能够为学生解答医学问题，帮助他们理解知识点；Med-Gemini 作为多模态模型，可分析医学图像并生成详细报告，提升学生的临床实践能力。

7. 心理健康 “倾听者”

   在心理健康领域，LLMs 可以作为患者的 “倾听者”，提供心理支持。PsyChat 通过与患者对话，缓解患者心理压力，辅助心理健康治疗；ChatCounselor 基于真实咨询对话数据进行微调，为患者提供更专业的心理健康咨询服务。

8. 医学咨询 “应答机”

   LLMs 还能快速回答患者咨询，提供个性化建议，成为患者的 “贴心顾问”。Healthcare Copilot 通过整合多种功能，为患者提供安全、高效的咨询服务；AMIE 则通过自我学习和模拟环境训练，在不同医学场景中为患者提供精准的诊断建议。

   

   LLMs在医疗场景中的应用

   重要的point：目前大语言模型仍处于研发阶段，正在进行的临床试验很少。

挑战不少，但未来依然光明！

虽然 LLMs 在医学领域表现出色，但也面临一些挑战。比如，它有时会 “胡说八道”，产生幻觉，给出错误信息，这在医疗领域可能会导致严重后果；目前还缺乏全面、有效的评估基准和指标，难以准确衡量 LLMs 在医学领域的整体能力和可靠性；医学领域的训练数据相对匮乏，且获取和标注数据面临诸多困难，这限制了模型的进一步优化和泛化能力；向 LLMs 中注入新知识的成本高昂且效率低下，同时还存在知识更新不及时和遗忘旧知识的问题；还有伦理和安全问题，像数据隐私泄漏风险、偏见和歧视等问题，需要严格的监管和规范。不过，科研人员正在努力解决这些问题，相信未来 LLMs 在医学领域会越来越可靠。

未来可期，医疗变革进行时ing！

展望未来，LLMs 在医学领域潜力无限。为了推动其健康发展，需要开发更全面、更具针对性的评估基准，综合考量模型的准确性、可靠性、可解释性和伦理合规性等多方面因素。提升 LLMs 的多模态处理能力，使其能够更好地融合医学图像、音频、视频等多种数据，为医疗诊断和治疗提供更丰富的信息；基于 LLMs 的智能体（Agent）研究也将成为重要方向，通过整合外部工具和多模态感知，构建协作式医疗诊断系统，提高医疗诊断的准确性和效率。医学专业人员应积极参与 LLMs 的研发和应用，提供专业知识和临床经验支持，同时加强跨学科合作，培养既懂医学又懂人工智能技术的复合型人才。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

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