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针对大型语言模型（LLM）在医疗领域中的可能性与应用前景的探究思考

赵枭珏董魁

山西省眼科医院

Abstract: 目的随着大型语言模型（LLM）的出现,这些模型已经在如GPT、BERT、XLNet等在自然语言处理领域中取得了惊人的成就。在一定程度上,它们能够实现文本自动编写、自动翻译、文本分类、问答等领域的突破。在医疗领域,更广泛的应用对于改善医疗质量具有巨大的潜力。本文旨在探讨LLM在医疗领域中的可行性与应用前景。LLM在医疗领域的主要目的是对医学知识的组织和推理方面发挥作用。方法通过对海量的医学文献进行阅读和理解,LLM可以自动生成摘要、分类、标签等信息,帮助医生更快、更准确地诊断和治疗疾病。同时,LLM可以自动将不同的医学知识点组合起来,生成完整的疾病预防、诊断、治疗方案,从而提高临床医生的治疗和诊断能力。此外,LLM还可以在医学图像识别、病理分析等方面发挥作用,从而更好地帮助医生进行病情判断。为了实现上述目的,LLM通常使用自然语言处理技术对海量数据进行处理训练,并使用语言生成技术来生成医疗信息。在医疗图像识别方面,LLM可以使用计算机视觉技术来进行图像分析和识别,从而帮助医生更好地理解病情。在医学研究方面,LLM可以使用自动化学习技术来帮助分析和理解大规模的临床数据和试验。结果通过分析和... More
Keywords：

大型语言模型; 医疗领域; 应用探索;

Conference Name：

2023第二十三届国际眼科学学术会议、2023第二十三届国际视光学学术会议、2023第十届国际角膜塑形学术论坛、中国研究型医院学会眼科学与视觉科学专业委员会2023学术年会（海口站）、海南省医学会眼科学分会2023年学术年会暨第51期海南眼科论坛、2023第二十三届上海国际眼科和视光技术及设备展览会（海口站）、2023中国民营眼科医院和视光诊治中心展示推广会

Conference Time：

2023-10-20

Conference Place：

中国海南海口

  • Series：

    (E) Medicine ＆ Public Health; (I) Electronic Technology ＆ Information Science

  • Subject：

    Biomedicine Engineering; Automation Technology

  • DOI：

    10.26914/c.cnkihy.2023.108151

  • Classification Code：

    TP18;R319

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