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应用于复杂生物医学语言处理任务的大语言模型（LLMs）的发展一直在稳步前行。这一趋势引发了人们对语言生成和下游医疗保健任务取得重大突破的美好预期，以及对人工智能应用的潜在危害和不负责任使用的担忧。医学信息学界和监管机构都在制定指南和清单，以进行值得信赖的基于大语言模型的研究，并报告这类研究的成果。

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向2024年生物医学自然语言处理研讨会和共享任务提交的材料再次表明，由国际计算语言学协会生物医学自然语言处理特别兴趣小组赞助的这一研讨会是生物医学语言处理突破性研究和应用的首选场所。生物自然语言处理仍然是生物医学语言处理的旗舰和多面手，接受所有值得关注的独立于研究任务和语言的工作。提交作品的质量继续给项目委员会和组织者留下了深刻印象。2024年生物医学自然语言处理组委会共收到61份作品，其中6份为口头报告，37份为海报类报告。这些文稿涵盖了广泛的基础生物医学语言处理研究和临床应用，探索了各种临床报告的生成，从文献和社交媒体中提取信息，预测患者结果以及生成数据集和问答标杆。共享任务包括生成放射学报告，生成住院病程小结和出院医嘱和生物医学文章摘要。

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与过去几年一样，今年这个富有成效的研讨会将促进新的合作和研究。这将使生物自然语言处理能够继续为公众健康和福祉以及临床研究作出宝贵贡献。生成式人工智能和大语言模型的出现也改变了这次研讨会，带来了新的挑战和机遇。可以说，我们现在正处于一个生物医学生成式人工智能的新时代。

如需要电子书：《2024年第23届生物医学语言处理研讨会论文集》（英文，共871页），请在本微信公众号中赞赏（点喜欢或稀罕作者后按本公众号设定打赏）后发来email地址索取。

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★ 每日鲜鸡汤  ★

The truth is the truth even if no one believes it. A lie is a lie even if everyone believes it. 真相就是真相，即使没有人相信它。谎言就是谎言，即使每个人都相信它。早上好！

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