大语言模型(Large Language Models,LLMs)和多模态模型(Multimodal Models,MMLs)通过整合文本、图像、语音等多模态数据,为临床诊断、个性化治疗及慢性病管理提供了全新的技术支持。本文系统梳理了LLMs和MMLs的技术基础及其在临床医学...大语言模型(Large Language Models,LLMs)和多模态模型(Multimodal Models,MMLs)通过整合文本、图像、语音等多模态数据,为临床诊断、个性化治疗及慢性病管理提供了全新的技术支持。本文系统梳理了LLMs和MMLs的技术基础及其在临床医学中的应用场景,包括临床诊断与决策支持、个性化医疗、慢性病管理等领域,探讨了其在提升诊断准确性、优化治疗方案及改善患者健康管理等方面的潜力与局限性。同时,深入分析了LLMs和MMLs在医疗领域面临的技术挑战,包括模型泛化能力不足、可解释性与透明性欠缺、隐私与数据安全风险,以及与现有医疗系统的兼容性问题,并阐述了这些挑战对技术落地和推广的影响。最后,本文展望了模型优化、数据融合及隐私保护等方面的发展方向,提出通过技术创新与跨领域协作,推动人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术在医学领域的深度应用,为提升医疗服务效率和质量提供参考。展开更多
文摘大语言模型(Large Language Models,LLMs)和多模态模型(Multimodal Models,MMLs)通过整合文本、图像、语音等多模态数据,为临床诊断、个性化治疗及慢性病管理提供了全新的技术支持。本文系统梳理了LLMs和MMLs的技术基础及其在临床医学中的应用场景,包括临床诊断与决策支持、个性化医疗、慢性病管理等领域,探讨了其在提升诊断准确性、优化治疗方案及改善患者健康管理等方面的潜力与局限性。同时,深入分析了LLMs和MMLs在医疗领域面临的技术挑战,包括模型泛化能力不足、可解释性与透明性欠缺、隐私与数据安全风险,以及与现有医疗系统的兼容性问题,并阐述了这些挑战对技术落地和推广的影响。最后,本文展望了模型优化、数据融合及隐私保护等方面的发展方向,提出通过技术创新与跨领域协作,推动人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术在医学领域的深度应用,为提升医疗服务效率和质量提供参考。
