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随着大语言模型（LLMs）在自然语言处理任务中的广泛应用，其在医学领域的发展和应用也受到了越来越多的关注。本文旨在对医学领域中的大语言模型进行全面综述，包括其原理、发展、应用以及所面临的挑战等。

 

本文首先介绍了医学大语言模型的发展现状。现有的医学大语言模型参数量从1.1亿到5200亿不等，主要通过预训练、微调和提示语工程等方法开发，并利用了来自不同来源的大规模医学语料库。预训练阶段通常使用PubMed、MIMIC-III和PMC等大型医学数据集。微调则利用更小的、特定任务的医学数据集，以提高模型在特定任务上的性能。提示语方法则通过精心设计的提示语，引导通用大语言模型在医学领域完成特定任务。文章详细介绍了这三种方法的原理和实践，并对现有医学大语言模型的模型架构、参数规模和数据来源进行了总结，为研究人员和临床医生开发定制化的医学大语言模型提供了宝贵的参考。

 

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该文接着分析了医学大语言模型在各种医学任务中的性能评估。大多数现有研究主要评估模型在类似考试的问答任务中的表现。通过合理结合不同的微调和提示语方法，大语言模型能够达到与专家相当甚至更好的结果。然而，在将大语言模型集成到实际临床决策过程中之前，仍有很大的改进空间。文章对十个生物医学自然语言处理任务进行了性能比较分析，阐明了大语言模型优于传统人工智能方法的优势，并深入探讨了大语言模型在临床环境中有效的特定能力。
文章还探讨了医学大语言模型在临床实践中的应用。越来越多的研究关注将医学大语言模型应用于各种临床应用，例如电子病历、出院小结生成、健康教育和医护规划等。文章针对七个不同的临床应用场景，制定了相应的实践指南，强调了在每个场景中利用医学大语言模型的特定功能。

 

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该文进一步指出了医学大语言模型在临床应用中面临的挑战。其中，一个主要挑战是模型可能产生看似合理但实际上不准确的输出（幻觉）。此外，还存在伦理、法律和安全等方面的隐患。文章呼吁建立一个全面的评估框架，以评估医学大语言模型的可信度，确保其在医疗中的负责任和有效利用。
最后，文章展望了医学大语言模型未来的研究方向。这包括促进人工智能专家和医学专业人员之间的跨学科合作，提倡“医生在环内”的方法，并强调以人为本的设计原则。通过建立健壮的训练数据、基准、指标和部署策略，旨在加速医学大语言模型在临床实践中的负责任的和有效的整合。文章强调了需要进一步研究和开发，以实现医学大语言模型在改善临床实践和推进医学科学发展方面的巨大潜力，最终造福社会。

 

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总之，本综述回答了以下问题：（1)开发医学大语言模型的实践是什么？（2)如何衡量大语言模型在医疗环境中的医疗任务绩效？（3)医学大语言模型在现实世界的实践中是如何应用的？（4)使用医学大语言模型会带来哪些挑战？（5)如何更有效地开发和部署医学大语言模型？通过对这些问题的回答，本综述旨在深入了解医学大语言模型的机遇和挑战，并为构建有效的医学大语言模型提供实用资源。文中提供的GitHub链接为读者提供了持续学习和更新的资源，进一步提升了其实用性和参考价值。