医学领域大模型与多模态大模型的综合调查

摘要

自ChatGPT和GPT-4发布以来，大型语言模型（LLMs）和多模态大型语言模型（MLLMs）因其在理解、推理和生成方面的卓越能力而受到广泛关注，为将人工智能整合到医学中引入了变革性范式。本调查全面概述了LLMs和MLLMs在医学中的发展、原理、应用场景、挑战和未来方向。具体而言，它首先考察了范式转变，追溯了从传统模型到LLMs和MLLMs的转变，并强调了这些LLMs和MLLMs在医学应用中的独特优势。接下来，调查回顾了现有的医学LLMs和MLLMs，以清晰系统的方式提供了关于其构建和评估的详细指导。随后，为了强调LLMs和MLLMs在医疗保健中的重大价值，调查探讨了该领域的五个有前景的应用。最终，该调查探讨了医学大型语言模型（LLMs）和多模态大语言模型（MLLMs）所面临的挑战，并提出了将其整合进医学领域的实用策略和未来方向。总之，本调查全面分析了医学LLMs和MLLMs的技术方法和实际临床应用，旨在弥合这些先进技术与临床实践之间的差距，从而促进下一代智能医疗系统的演变。

核心速览

研究背景

1. 研究问题：这篇文章要解决的问题是如何利用大型语言模型（LLMs）和多模态大型语言模型（MLLMs）在医学领域的应用和发展。LLMs和MLLMs在理解、推理和生成方面表现出色，能够显著影响医学领域并加速人工智能与医学的融合。
2. 研究难点：该问题的研究难点包括：获取高质量的医学数据、计算资源需求高、模型的多维度评估（如指令遵循能力、安全性和伦理问题）、以及模型的潜在应用场景不明确等。
3. 相关工作：该问题的研究相关工作包括传统的自然语言处理模型、基于Transformer的预训练模型（如GPT系列和BERT系列）、以及多模态模型（如Flamingo）。这些模型在医学领域的应用已经取得了一定的进展，但仍面临诸多挑战。

研究方法

这篇论文提出了通过详细的系统综述来探讨LLMs和MLLMs在医学领域的应用和发展。具体来说，

• 范式转变：首先，论文回顾了LLMs和MLLMs的发展范式转变，从监督学习到无监督预训练和微调，再到无监督预训练和提示，最后到文本到多模态的转变。

  

• 现有医学LLMs和MLLMs的综述：论文详细梳理了现有的医学LLMs和MLLMs，总结了它们的结构特征。
• 数据集和方法：论文收集了适合训练医学LLMs和MLLMs的数据集，并详细阐述了训练和评估这些模型的方法。

  

• 应用场景分析：论文总结了LLMs和MLLMs在临床实践中的应用，并分析了当前的局限性和潜在解决方案。
• 未来发展方向：论文探讨了医学LLMs和MLLLMs的未来发展方向，提供了前瞻性的分析。

结果与分析

• 发展轨迹：论文总结了LLMs和MLLMs的发展轨迹，强调了从特征工程到结构工程、目标工程和提示工程的逐步转变。
• 模型结构：论文详细介绍了现有的医学LLMs和MLLMs的结构，包括编码器-解码器模型、视觉编码器和模态对齐模块。

  

• 训练和评估方法：论文总结了六种微调方法（如持续预训练、指令微调和监督微调）和三种评估方法（自动评估指标、人类评估和AI评估），并分析了各自的优缺点。

  

• 应用场景：论文总结了LLMs和MLLMs在医学诊断、临床报告生成、医学教育、心理健康服务和手术辅助等方面的应用，展示了它们在医疗领域的广泛应用潜力。

  

总体结论

这篇论文全面分析了医学LLMs和MLLMs的背景、原理、应用、挑战和未来发展方向。通过系统的综述，论文旨在为研究人员提供有价值的参考，推动医学LLMs和MLLMs在临床实践中的应用和发展。论文的贡献包括：

1. 提供了医学LLMs和MLLMs的全面概述，从发展背景到架构框架，再到现有模型的详细分析和比较。
2. 系统地阐述了医学LLMs和MLLMs的完整过程，从训练到评估，涵盖了微调方法、评估策略和相关医学数据集。
3. 总结了医学LLMs和MLLLMs在临床实践中的应用、挑战和潜在解决方案，并提供了前瞻性的分析。

论文评价

优点与创新

1. 全面性：论文提供了对医学领域大型语言模型（LLMs）和多模态大型语言模型（MLLMs）的全面概述，从发展背景、架构框架到训练和评估方法，再到临床应用和挑战。
2. 系统性：论文系统地介绍了医学LLMs和MLLMs的构建和评估过程，涵盖了从数据选择、微调方法到评估策略的各个方面。
3. 创新性：论文总结了医学LLMs和MLLMs在临床实践中的应用，并分析了当前的限制和潜在解决方案，提供了前瞻性的分析。
4. 详细性：论文详细介绍了现有的医学LLMs和MLLMs，包括它们的结构特征、训练方法和评估指标，为研究人员提供了详细的指导。
5. 多模态集成：论文强调了多模态MLLMs在医学领域的重要性，探讨了如何通过集成多种模态信息来增强临床决策支持、疾病诊断和治疗规划。

不足与反思

1. 数据隐私和安全：医学LLMs和MLLMs的训练需要大量的医疗数据，这些数据的获取和标注涉及隐私和安全问题，论文提出了数据去标识化和差分隐私等方法来解决这些问题，但仍需进一步研究和实践。
2. 模型泛化能力：尽管LLMs和MLLMs在多个任务上表现出色，但在面对新的医疗知识和概念时，模型的泛化能力仍需提升，以防止出现误导性输出。
3. 模型的可解释性和透明度：医学LLMs和MLLLMs的决策过程往往缺乏透明度和可解释性，这对于医疗应用尤为重要。论文建议使用专家模型和提示增强技术来提高模型的可解释性，但这一领域仍有待深入研究。
4. 伦理和偏见问题：医学LLMs和MLLLMs可能会从训练数据中学到偏见和有毒内容，论文提出了筛选高质量数据和使用反偏见技术来缓解这些问题，但实际操作中仍面临挑战。
5. 未来方向：论文提出了边缘部署、医疗代理和通用医疗助手等未来发展方向，但具体实现过程中仍需解决计算资源限制、模型复杂性和实时交互等问题。

关键问题及回答

问题1：论文中提到的医学LLMs和MLLMs的主要结构有哪些？它们各自的特点是什么？

1. 编码器-解码器模型：这类模型结合了编码器和解码器的优点，适用于需要同时处理输入和输出任务的场景。例如，T5和GLM模型。
2. 视觉编码器：这类模型通过视觉编码器将视觉信息转换为文本可以理解的格式。常见的视觉编码器包括ResNet、ViT和CLIP-ViT。
3. LLM骨干：作为MLLMs的认知引擎，LLM骨干包含了大量的参数，负责文本交互、上下文感知和推理。常用的LLM骨干包括LLaMA系列和GPT系列。
4. 模态对齐模块：这类模块用于桥接视觉和文本模态之间的信息差异，使MLLMs能够理解和解释视觉信息。常见的模态对齐方法包括GATED XATTN-DENSE Layers、Query-Based方法、Projection-Based方法和Prompt Augmentation。

这些结构共同构成了MLLMs的核心框架，使其能够在多模态任务中表现出色。

问题2：论文中提到的六种微调方法各自的特点和应用场景是什么？

1. 持续预训练（CPT）：在大规模医学数据上进行预训练，注入医学知识。适用于需要广泛医学知识的场景。
2. 指令微调（IFT）：使用指令数据集进行微调，提高模型的指令遵循能力和零样本性能。适用于需要理解和执行人类指令的场景。
3. 监督微调（SFT）：在特定任务的标注数据上进行微调，提高模型在该任务上的性能。适用于需要针对特定任务进行优化的场景。
4. 人类反馈强化学习（RLHF）：通过收集人类反馈并使用强化学习进行模型优化，适用于需要高度符合人类偏好的场景。
5. AI反馈强化学习（RLAIF）：通过AI反馈进行模型优化，无需人工标注，适用于成本敏感且需要快速迭代的场景。
6. 直接偏好优化（DPO）：通过直接优化模型以符合人类偏好，避免复杂的奖励模型，适用于需要高效且稳定的模型对齐的场景。

这些微调方法各有优劣，研究人员和开发者可以根据具体需求和资源选择合适的方法。

问题3：论文中提到的医学LLMs和MLLLMs在医学诊断、临床报告生成、医学教育和心理健康服务等方面的应用潜力如何？

1. 医学诊断：LLMs和MLLLMs能够处理和分析医学文本和图像，生成诊断结果和建议。例如，Med-PaLM 2在美国医学执照考试（USMLE）中得分超过86%，达到了专家水平。
2. 临床报告生成：这些模型能够自动生成详细的医疗报告和总结，减轻医生的工作负担。例如，miniGPT-Med在生成医疗报告方面表现出色，准确率超过了现有模型19%。
3. 医学教育：LLMs和MLLLMs可以模拟医疗场景，提供个性化学习计划和评估，帮助学生更好地掌握医学知识和技能。例如，Khanmigo和Duolingo平台已经集成了GPT-4，用于增强在线教学。
4. 心理健康服务：基于LLM的聊天机器人可以提供24/7的心理咨询服务，降低成本并扩大服务范围。例如，ChatCounselor是一个用于心理健康支持的大型语言模型。

总体而言，LLMs和MLLLMs在医学领域的应用潜力巨大，能够显著提高医疗服务的效率和质量，但也面临一些挑战，如数据隐私、模型偏见和安全性等问题。

本文转载自 ​​知识图谱科技​​，作者： KGGPT