摘要

自ChatGPT和GPT-4發(fā)布以來，大型語言模型（LLMs）和多模態(tài)大型語言模型（MLLMs）因其在理解、推理和生成方面的卓越能力而受到廣泛關注，為將人工智能整合到醫(yī)學中引入了變革性范式。本調(diào)查全面概述了LLMs和MLLMs在醫(yī)學中的發(fā)展、原理、應用場景、挑戰(zhàn)和未來方向。具體而言，它首先考察了范式轉(zhuǎn)變，追溯了從傳統(tǒng)模型到LLMs和MLLMs的轉(zhuǎn)變，并強調(diào)了這些LLMs和MLLMs在醫(yī)學應用中的獨特優(yōu)勢。接下來，調(diào)查回顧了現(xiàn)有的醫(yī)學LLMs和MLLMs，以清晰系統(tǒng)的方式提供了關于其構建和評估的詳細指導。隨后，為了強調(diào)LLMs和MLLMs在醫(yī)療保健中的重大價值，調(diào)查探討了該領域的五個有前景的應用。最終，該調(diào)查探討了醫(yī)學大型語言模型（LLMs）和多模態(tài)大語言模型（MLLMs）所面臨的挑戰(zhàn)，并提出了將其整合進醫(yī)學領域的實用策略和未來方向?？傊?，本調(diào)查全面分析了醫(yī)學LLMs和MLLMs的技術方法和實際臨床應用，旨在彌合這些先進技術與臨床實踐之間的差距，從而促進下一代智能醫(yī)療系統(tǒng)的演變。

核心速覽

研究背景

1. 研究問題：這篇文章要解決的問題是如何利用大型語言模型（LLMs）和多模態(tài)大型語言模型（MLLMs）在醫(yī)學領域的應用和發(fā)展。LLMs和MLLMs在理解、推理和生成方面表現(xiàn)出色，能夠顯著影響醫(yī)學領域并加速人工智能與醫(yī)學的融合。
2. 研究難點：該問題的研究難點包括：獲取高質(zhì)量的醫(yī)學數(shù)據(jù)、計算資源需求高、模型的多維度評估（如指令遵循能力、安全性和倫理問題）、以及模型的潛在應用場景不明確等。
3. 相關工作：該問題的研究相關工作包括傳統(tǒng)的自然語言處理模型、基于Transformer的預訓練模型（如GPT系列和BERT系列）、以及多模態(tài)模型（如Flamingo）。這些模型在醫(yī)學領域的應用已經(jīng)取得了一定的進展，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)。

研究方法

這篇論文提出了通過詳細的系統(tǒng)綜述來探討LLMs和MLLMs在醫(yī)學領域的應用和發(fā)展。具體來說，

• 范式轉(zhuǎn)變：首先，論文回顧了LLMs和MLLMs的發(fā)展范式轉(zhuǎn)變，從監(jiān)督學習到無監(jiān)督預訓練和微調(diào)，再到無監(jiān)督預訓練和提示，最后到文本到多模態(tài)的轉(zhuǎn)變。

  

• 現(xiàn)有醫(yī)學LLMs和MLLMs的綜述：論文詳細梳理了現(xiàn)有的醫(yī)學LLMs和MLLMs，總結了它們的結構特征。
• 數(shù)據(jù)集和方法：論文收集了適合訓練醫(yī)學LLMs和MLLMs的數(shù)據(jù)集，并詳細闡述了訓練和評估這些模型的方法。

  

• 應用場景分析：論文總結了LLMs和MLLMs在臨床實踐中的應用，并分析了當前的局限性和潛在解決方案。
• 未來發(fā)展方向：論文探討了醫(yī)學LLMs和MLLLMs的未來發(fā)展方向，提供了前瞻性的分析。

結果與分析

• 發(fā)展軌跡：論文總結了LLMs和MLLMs的發(fā)展軌跡，強調(diào)了從特征工程到結構工程、目標工程和提示工程的逐步轉(zhuǎn)變。
• 模型結構：論文詳細介紹了現(xiàn)有的醫(yī)學LLMs和MLLMs的結構，包括編碼器-解碼器模型、視覺編碼器和模態(tài)對齊模塊。

  

• 訓練和評估方法：論文總結了六種微調(diào)方法（如持續(xù)預訓練、指令微調(diào)和監(jiān)督微調(diào)）和三種評估方法（自動評估指標、人類評估和AI評估），并分析了各自的優(yōu)缺點。

  

• 應用場景：論文總結了LLMs和MLLMs在醫(yī)學診斷、臨床報告生成、醫(yī)學教育、心理健康服務和手術輔助等方面的應用，展示了它們在醫(yī)療領域的廣泛應用潛力。

  

總體結論

這篇論文全面分析了醫(yī)學LLMs和MLLMs的背景、原理、應用、挑戰(zhàn)和未來發(fā)展方向。通過系統(tǒng)的綜述，論文旨在為研究人員提供有價值的參考，推動醫(yī)學LLMs和MLLMs在臨床實踐中的應用和發(fā)展。論文的貢獻包括：

1. 提供了醫(yī)學LLMs和MLLMs的全面概述，從發(fā)展背景到架構框架，再到現(xiàn)有模型的詳細分析和比較。
2. 系統(tǒng)地闡述了醫(yī)學LLMs和MLLMs的完整過程，從訓練到評估，涵蓋了微調(diào)方法、評估策略和相關醫(yī)學數(shù)據(jù)集。
3. 總結了醫(yī)學LLMs和MLLLMs在臨床實踐中的應用、挑戰(zhàn)和潛在解決方案，并提供了前瞻性的分析。

論文評價

優(yōu)點與創(chuàng)新

1. 全面性：論文提供了對醫(yī)學領域大型語言模型（LLMs）和多模態(tài)大型語言模型（MLLMs）的全面概述，從發(fā)展背景、架構框架到訓練和評估方法，再到臨床應用和挑戰(zhàn)。
2. 系統(tǒng)性：論文系統(tǒng)地介紹了醫(yī)學LLMs和MLLMs的構建和評估過程，涵蓋了從數(shù)據(jù)選擇、微調(diào)方法到評估策略的各個方面。
3. 創(chuàng)新性：論文總結了醫(yī)學LLMs和MLLMs在臨床實踐中的應用，并分析了當前的限制和潛在解決方案，提供了前瞻性的分析。
4. 詳細性：論文詳細介紹了現(xiàn)有的醫(yī)學LLMs和MLLMs，包括它們的結構特征、訓練方法和評估指標，為研究人員提供了詳細的指導。
5. 多模態(tài)集成：論文強調(diào)了多模態(tài)MLLMs在醫(yī)學領域的重要性，探討了如何通過集成多種模態(tài)信息來增強臨床決策支持、疾病診斷和治療規(guī)劃。

不足與反思

1. 數(shù)據(jù)隱私和安全：醫(yī)學LLMs和MLLMs的訓練需要大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的獲取和標注涉及隱私和安全問題，論文提出了數(shù)據(jù)去標識化和差分隱私等方法來解決這些問題，但仍需進一步研究和實踐。
2. 模型泛化能力：盡管LLMs和MLLMs在多個任務上表現(xiàn)出色，但在面對新的醫(yī)療知識和概念時，模型的泛化能力仍需提升，以防止出現(xiàn)誤導性輸出。
3. 模型的可解釋性和透明度：醫(yī)學LLMs和MLLLMs的決策過程往往缺乏透明度和可解釋性，這對于醫(yī)療應用尤為重要。論文建議使用專家模型和提示增強技術來提高模型的可解釋性，但這一領域仍有待深入研究。
4. 倫理和偏見問題：醫(yī)學LLMs和MLLLMs可能會從訓練數(shù)據(jù)中學到偏見和有毒內(nèi)容，論文提出了篩選高質(zhì)量數(shù)據(jù)和使用反偏見技術來緩解這些問題，但實際操作中仍面臨挑戰(zhàn)。
5. 未來方向：論文提出了邊緣部署、醫(yī)療代理和通用醫(yī)療助手等未來發(fā)展方向，但具體實現(xiàn)過程中仍需解決計算資源限制、模型復雜性和實時交互等問題。

關鍵問題及回答

問題1：論文中提到的醫(yī)學LLMs和MLLMs的主要結構有哪些？它們各自的特點是什么？

1. 編碼器-解碼器模型：這類模型結合了編碼器和解碼器的優(yōu)點，適用于需要同時處理輸入和輸出任務的場景。例如，T5和GLM模型。
2. 視覺編碼器：這類模型通過視覺編碼器將視覺信息轉(zhuǎn)換為文本可以理解的格式。常見的視覺編碼器包括ResNet、ViT和CLIP-ViT。
3. LLM骨干：作為MLLMs的認知引擎，LLM骨干包含了大量的參數(shù)，負責文本交互、上下文感知和推理。常用的LLM骨干包括LLaMA系列和GPT系列。
4. 模態(tài)對齊模塊：這類模塊用于橋接視覺和文本模態(tài)之間的信息差異，使MLLMs能夠理解和解釋視覺信息。常見的模態(tài)對齊方法包括GATED XATTN-DENSE Layers、Query-Based方法、Projection-Based方法和Prompt Augmentation。

這些結構共同構成了MLLMs的核心框架，使其能夠在多模態(tài)任務中表現(xiàn)出色。

問題2：論文中提到的六種微調(diào)方法各自的特點和應用場景是什么？

1. 持續(xù)預訓練（CPT）：在大規(guī)模醫(yī)學數(shù)據(jù)上進行預訓練，注入醫(yī)學知識。適用于需要廣泛醫(yī)學知識的場景。
2. 指令微調(diào)（IFT）：使用指令數(shù)據(jù)集進行微調(diào)，提高模型的指令遵循能力和零樣本性能。適用于需要理解和執(zhí)行人類指令的場景。
3. 監(jiān)督微調(diào)（SFT）：在特定任務的標注數(shù)據(jù)上進行微調(diào)，提高模型在該任務上的性能。適用于需要針對特定任務進行優(yōu)化的場景。
4. 人類反饋強化學習（RLHF）：通過收集人類反饋并使用強化學習進行模型優(yōu)化，適用于需要高度符合人類偏好的場景。
5. AI反饋強化學習（RLAIF）：通過AI反饋進行模型優(yōu)化，無需人工標注，適用于成本敏感且需要快速迭代的場景。
6. 直接偏好優(yōu)化（DPO）：通過直接優(yōu)化模型以符合人類偏好，避免復雜的獎勵模型，適用于需要高效且穩(wěn)定的模型對齊的場景。

這些微調(diào)方法各有優(yōu)劣，研究人員和開發(fā)者可以根據(jù)具體需求和資源選擇合適的方法。

問題3：論文中提到的醫(yī)學LLMs和MLLLMs在醫(yī)學診斷、臨床報告生成、醫(yī)學教育和心理健康服務等方面的應用潛力如何？

1. 醫(yī)學診斷：LLMs和MLLLMs能夠處理和分析醫(yī)學文本和圖像，生成診斷結果和建議。例如，Med-PaLM 2在美國醫(yī)學執(zhí)照考試（USMLE）中得分超過86%，達到了專家水平。
2. 臨床報告生成：這些模型能夠自動生成詳細的醫(yī)療報告和總結，減輕醫(yī)生的工作負擔。例如，miniGPT-Med在生成醫(yī)療報告方面表現(xiàn)出色，準確率超過了現(xiàn)有模型19%。
3. 醫(yī)學教育：LLMs和MLLLMs可以模擬醫(yī)療場景，提供個性化學習計劃和評估，幫助學生更好地掌握醫(yī)學知識和技能。例如，Khanmigo和Duolingo平臺已經(jīng)集成了GPT-4，用于增強在線教學。
4. 心理健康服務：基于LLM的聊天機器人可以提供24/7的心理咨詢服務，降低成本并擴大服務范圍。例如，ChatCounselor是一個用于心理健康支持的大型語言模型。

總體而言，LLMs和MLLLMs在醫(yī)學領域的應用潛力巨大，能夠顯著提高醫(yī)療服務的效率和質(zhì)量，但也面臨一些挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)隱私、模型偏見和安全性等問題。

本文轉(zhuǎn)載自 ??知識圖譜科技??，作者： KGGPT