1. 医学大语言模型的发展概述 尽管医学大语言模型在多个方面取得了一定的成果,但仍然面临着一些挑战。针对这些挑战,未来的研究将继续关注以下几个方向:一是优化模型结构,提高模型的性能和效率;二是拓展数据来源,增加模型的知识覆盖范围;三是加强模型的可解释性,提高模型在实际应用中的可信度;四是探索跨领域合作,促进...
内容提示: 医学大语言模型的应用现状与发展趋势研究一、研究背景随着人工智能技术的不断发展,医学大语言模型的发展趋势也日益明显。医学大语言模型将在以下几个方面取得更大的突破:一是进一步提高对复杂病理生理过程、罕见病和多模态医学信息的理解能力;二是加强对医学知识的整合和归纳,提高模型的知识表示能力;三是研究...
摘要: 综述了大语言模型在医学领域的研究进展,应用现状,面临的挑战及未来发展方向.文章梳理了大语言模型的概念和发展历程,概述了其在医学领域应用的技术原理,在医疗实践,医学教育等场景中的应用情况,探讨了医学大语言模型的未来发展方向,及其面临的隐私和安全问题,数据集规模等挑战.关键词:...