医疗保健中的多模式大语言模型:应用,挑战和未来展望

科学领域:

• 医疗信息学 医疗信息学
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 医学产生各种各样的数据类型:图像,时间序列,音频,文本,视频和omics.
• 目前的大型语言模型 (LLM) 主要处理单模 (文本) 数据,限制了它们的临床应用.
• 整合各种医疗数据对于全面的患者理解和决策至关重要.

研究的目的:

• 为医学领域的多式大型语言模型 (M-LLM) 提供一个实用,以解决方案为导向的视角.
• 探索M-LLM在医疗保健中的基本原则,应用,挑战和未来方向.
• 为M-LLMs提供统一的愿景,指导研究和实施.

主要方法:

• 在医学领域对M-LLM能力的文献审查和分析.
• 探索M-LLMs的基本原则和技术方面.
• 识别和讨论当前和潜在的应用,伦理考虑和未来的研究途径.

主要成果:

• M-LLM提供了一个整合多种医疗数据模式的框架,克服了单模式LLM的局限性.
• 确定了从诊断到个性化治疗规划的关键应用.
• 突出了需要进一步调查的重大技术和道德挑战.

结论:

• M-LLMs代表了向综合,多式联络数据驱动的医疗实践的范式转变.
• 这项工作提供了一个全面的框架,以指导未来的研究和在医疗保健中实践实施M-LLM.
• 预计M-LLM的进一步发展将推动下一代医疗人工智能系统的创新.