《大语言模型的临床和外科应用:系统综述》

这篇题为《大语言模型的临床和外科应用:系统综述》的文章对大语言模型(LLM)目前在临床和外科环境中的应用情况进行了全面评估。

大语言模型(LLM)是一种先进的人工智能系统,可以理解和生成类似人类的文本。这些模型,特别是那些利用生成式预训练转换模型(GPT)架构的模型,在包括医疗在内的各个领域都显示出了巨大的应用前景。大语言模型可以通过从庞大的数据集中学习,来处理和生成文本,使其能够预测和构建适切情景的应答。

该系统综述遵循系统综述和荟萃分析优先报告条目(PRISMA)指南,检索了六个数据库,以确定重点关注大语言模型的临床和外科应用的相关文章。该综述纳入了2023年以来的研究,共有34篇文章符合入选标准。这些文章包括14篇原研文章、7篇系统综述、8篇非系统综述、4封致编辑的信和1篇访谈。这些研究涵盖了广泛的医学专科,包括骨科、耳鼻喉科、头颈外科和整形外科。

大语言模型已有效地应用于临床环境,以提高诊断准确性和优化治疗方案。它们还通过解释复杂的医疗数据,在拓展医护人员的知识方面发挥了重要作用。这包括根据实验室检查结果和影像学检查结果提供见解,这有助于做出明智的临床决策。大语言模型在临床环境中的常见应用包括:

●诊断和鉴别诊断:大语言模型有助于诊断病情并产生鉴别诊断。

●治疗指导:为治疗方案和进一步的医疗检查提供建议。

●知识扩展与强化:通过解释实验室和影像检查结果来扩展与强化医生的知识。

●患者分诊和管理任务:简化患者管理和管理流程。

在外科手术环境中,大语言模型有助于更好地规划和执行手术。他们通过提供最佳实践和潜在的术中挑战的指导来帮助外科医生。此外,大语言模型可帮助维护易于理解的手术记录,确保手术治疗连续过程中的所有方面都被记录下来。在外科环境中,发现大语言模型可用于:

●医疗文书:协助完成准确而完整的手术过程记录。

●手术规划:帮助制定手术干预规划和策略。

●术中指导:在手术过程中提供实时支持和指导。

同时,该综述也强调了与大语言模型在医疗中的应用相关的若干局限性:

●应答的准确性和质量:对大语言模型生成的信息的准确性以及生成有偏见或不正确应答的可能性的担忧。

●偏差:大语言模型的训练数据集中存在的一些固有偏差,可能导致有偏差的输出。

●可靠性和可信度:医务人员需要严格评估和验证大语言模型产生的输出。

大语言模型可通过在患者治疗的各个方面支持临床医生和外科医生来显著改善和优化医疗服务。然而,解决与准确性、偏差和可靠性相关的限制也至关重要。大语言模型应视为补充医务人员专业知识的工具,而非取代他们。未来的研究应侧重于提高大语言模型输出的准确性和可靠性,并探索如何将这些模型有效整合到临床和手术工作流中的方法。

总之,这篇系统综述强调了大语言模型在推进医疗实践中的重要性,为希望利用人工智能技术优化患者治疗的临床医生和外科医生提供了宝贵的资源。

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

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第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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