介绍
当大型语言模型编码临床知识时会发生什么？在本文中，我们将讨论 LLM在医学领域，禁止使用的限制，其后果 LLM编码临床知识，当前开源医疗 LLM以及如何培训自己的医疗 LLM继续阅读，解锁 LLM在医学领域！
怎么能 LLM可能对临床任务有帮助吗？
增强的数据解释
大型语言模型（LLM人工智能（s）能够通过提供先进的自然语言理解能力，显著增强临床任务。它们可以解读复杂的医学文本，例如电子健康记录 (EHR) 和放射学报告，从而提取有助于诊断和治疗计划的关键信息。
自动化医疗编码
LLM通过从临床叙述中准确识别和分类患者病情和程序，可以简化医疗编码流程，从而减轻医疗专业人员的管理负担。
临床决策支持
通过分析大型数据集中的模式和趋势， LLM人工智能可以提供循证建议，帮助临床医生做出明智的决策。他们还能及时掌握最新的医学研究，实时更新临床指南。
药物相互作用检查
LLM通过分析患者用药清单和医学文献，可以训练患者了解和预测潜在的药物相互作用和禁忌症，从而提高患者的安全性。
分类和症状检查器
在远程医疗和远程医疗保健环境中， LLM可以作为患者症状的初步评估者，提供初步诊断并指导患者接受适当级别的护理。
限制一般 LLM在医学领域有何应用？
专业知识要求
医学语言技术性很强，且依赖于上下文。一般 LLM可能缺乏对医学术语和临床概念的细致理解，导致解释不准确。
数据隐私和安全问题
临床数据非常敏感，受到严格的监管保护。 LLM医疗保健领域的人员必须确保强大的数据加密并遵守 HIPAA 等医疗保健特定法规。
错误信息的风险
LLM在不同数据集上进行训练的数据可能会无意中产生错误信息或过时的医疗建议，这可能会在临床环境中造成严重后果。
缺乏可解释性
在医疗应用中，理解模型决策背后的原因至关重要。一般 LLM通常以“黑匣子”的形式运行，因此很难解释和信任其在危急情况下的输出。
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指某东西的用途 LLM医学领域的数据偏差、算法公平性以及对患者护理可能产生的意外后果等伦理问题。
计算资源强度
训练和部署大规模 LLMs 需要大量的计算资源，这对于所有医疗保健提供者来说可能都是不可行的，尤其是在资源受限的环境中。
持续监控和更新
医学知识发展迅速，需要持续监测和更新 LLM确保他们的知识库保持最新。这需要一个专门的专家团队和一个可持续的模型更新流程。
监管部门批准和验证
LLM医疗保健中使用的产品必须经过严格的验证并获得监管机构的批准，以确保其符合医疗实践中安全性和有效性所需的标准。
可以训练吗 LLM怎样才能成为好医生？
《大型语言模型编码临床知识》一文的作者可能会回答：“这很有前景，但很复杂。”和往常一样，如果你对下面的学术讨论不感兴趣，只需接受这个结论并跳到下一部分：本文强调 的承诺 LLM编码医学知识的复杂性以及必须克服的重大挑战，以确保其在临床环境中安全有效地使用。
背景
- 大型语言模型（LLMs) 在各种任务中都表现出了令人印象深刻的表现，但它们在安全至关重要的临床环境中的有效性尚未得到充分证实。
- 作者强调需要一个全面的基准来评估这些模型准确、安全地回答医学问题的性能。
MultiMedQA 基准
- 研究人员推出了 MultiMedQA，这是一个结合了六个现有医学问答数据集和一个名为 HealthSearchQA 的新数据集的基准，其中包括常见的在线搜索医学问题。
- 该基准旨在从多个方面对模型进行评估，包括事实性、理解力、推理力、潜在危害和偏见。
模型评估
- 作者评估了一个 540 亿的参数 LLM 在 MultiMedQA 基准上，它被称为 PaLM 及其指令调整变体 Flan-PaLM。
- 通过各种提示策略，Flan-PaLM 在多项选择医学问题数据集上实现了最佳准确率，其中在包含美国医师执照考试风格问题的 MedQA 上显著提高了 17%。
人力评估框架
- 研究人员提出了一个人工评估框架，从多个维度评估模型答案，包括与科学共识的一致性、危害的可能性以及是否存在偏见。
- 一组临床医生对模型的性能进行了评估，发现即使是高性能模型也存在关键的差距。
指令提示调整
- 为了解决已发现的差距，作者引入了“指令提示调整”，这是一种对齐方法 LLM通过使用一些范例，使其与医学领域更加紧密地联系在一起。
- 最终的模型 Med-PaLM 显示出了改进的性能和安全性，但仍达不到临床医生的标准。
主要发现
- 研究发现，模型规模和指令提示调整可以提高理解力、知识回忆和推理能力。
- 而 LLM虽然显示出在医学上的应用潜力，但人体评估也显示出局限性，强调需要强有力的评估框架和方法开发来创造安全和有益的 LLM适用于临床应用。
局限性和未来工作
- 作者承认，MultiMedQA 虽然多种多样，但并不详尽，并计划将其扩展到包括更多的医学和科学领域以及多语言评估。
- 他们还概述了 LLM以权威的医疗来源为基础做出回应，检测和传达不确定性，以多种语言做出回应，并更好地符合医疗安全要求。
- 改进人工评估方法，并在使用过程中考虑公平性和公正性 LLM医疗保健领域的研究被视为未来重要的研究方向。
有没有开源医疗 LLM我可以使用什么？
- Med_Gemini-[2D,3D,多基因]：增强 Gemini 的多模态医疗功能
- 生物BERT：为生物医学文本挖掘任务设计的生物医学语言表示模型
- 生物米斯特拉尔: 开源的 LLM 针对生物医学领域量身定制，利用 Mistral 作为基础模型，并在 PubMed Central 上进行进一步预训练
- MEDITRON-70B：一套开源 LLM具有适用于医疗领域的 7B 和 70B 参数
- PMC-LLaMA：专为医学应用设计的强大开源语言模型
- 奖章帕卡：医学对话式人工智能模型和训练数据的开源集合
- BioMedLM-PubMedGPT：一个 2.7 亿参数的 GPT 式自回归模型，专门针对 PubMed 摘要和全文进行训练
- 医保：来自 Google Research 的大型语言模型，专为医学领域设计
- PubMedBERT：专为生物医学自然语言处理任务设计的预训练语言模型
我如何训练自己的医疗 LLM?
培养熟练的医疗 LLM 需要采取一种协同方法，结合 LLM 具备专业领域知识和严谨数据科学实践的 API。简而言之，它需要启用大型语言模型来编码临床知识。阅读这些指南后，您可以大致了解训练自己的医疗模型需要哪些步骤。 LLM.
步骤 1 利用现有 LLM 用于原型设计的 API
首先与已建立的 LLM 用于对您的医学语言处理任务进行原型设计和基准测试的 API。 LLM API 包括 Novita AI 提供对已在广泛语料库上进行预训练的模型的访问，并且可以通过进一步微调来适应专门领域。
在集成 API 之前， Novita AI 还可以让您看到可用的性能 LLM这样你就可以决定哪些符合你对自己医疗的期望 LLM.
第 2 步 全面了解领域
全面了解医学领域，包括掌握临床术语、诊断程序以及医疗数据的监管环境。这些专业知识对于整理相关且内容丰富的数据集，从而培养出合格的医学人才至关重要。 LLM.
步骤 3 严格的数据管理和注释
获取多样化且具有代表性的医学文献、去识别电子健康记录 (EHR) 和临床叙述数据集。实施严格的数据预处理步骤，包括标记化、词性标记和实体识别，以构建用于模型训练的数据。注释应由领域专家执行，以确保数据集准确标记以用于监督学习任务。
步骤 4 针对医疗数据集进行定制预训练
采用由 LLM 以 API 为起点。随后，通过进一步在精选的医疗数据集上对模型进行训练，进行特定领域的预训练阶段。这个过程称为领域自适应预训练 (DAPT)，有助于模型掌握医学术语和临床推理技能。
步骤 5 使用专用数据进行微调
利用 LLM API 的微调功能可使模型适应特定的医疗任务，例如诊断预测、治疗建议或从放射学报告中提取信息。使用特定于任务的数据集进行微调可增强模型提供准确且与上下文相关的响应的能力。
步骤6：模型评估和超参数优化
实施一系列定量评估，包括精度、召回率、F1 分数和接收者操作特性 (ROC) 分析，以评估模型的性能。使用网格搜索或贝叶斯优化等技术进行超参数优化，以提高模型的预测准确性和通用性。
步骤 7 持续模型细化和知识更新
制定持续学习和模型更新协议，以纳入最新的医学见解和研究成果。这可确保模型的知识库保持最新和相关，适应不断发展的医学环境。
第 8 步解决道德和合规问题
确保训练过程符合道德标准并遵守《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）等医疗保健法规。实施强有力的数据保护措施，并保持模型决策的透明度，以维护患者的隐私和信任。
结语
当我们结束我们的探索时 LLM在临床任务中，这项技术虽然前景广阔，但显然也面临挑战。这篇博客阐明了创新方法 LLM人工智能可以协助完成各种医疗任务，从自动医疗编码到分诊和症状检查。然而，将这些模型整合到临床实践中仍面临诸多障碍，例如专业知识要求、数据隐私问题以及持续监测和监管审批的需求。
充分利用大型语言模型的潜力（LLM医学领域的研究是一项需要汇集智慧和专业知识的合作工作。无论您是选择深入研究现有的医学 LLM 无论是构建框架，还是着手打造一个符合您需求的定制模型，这段旅程都令人兴奋，回报丰厚。拥抱集体智慧的协同效应，释放变革的力量。 LLM在医疗保健领域。
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