大型语言模型在医学研究中的应用入门指南
人工智能
2026-05-20 v4 计算与语言
摘要
前沿大型语言模型（LLM），如 GPT-5、Claude 4.5、Gemini 3、Llama 4 和 DeepSeek-R1，代表了一类能够通过生成类人响应并遵循人类指令来适应新任务的变革性 AI 工具，其潜在应用广泛，包括临床文档、患者匹配至临床试验以及回答医学问题等。本文提出了可操作的指南，帮助医疗专业人员更有效地利用 LLM，同时提供一套最佳实践。总体工作流程包括多个主要阶段：明确任务、选择 LLM、提示工程、微调和模型部署。我们首先讨论在识别符合 LLM 核心能力的医学任务并根据任务、数据、性能要求和模型接口选择模型时的关键考虑因素。随后我们回顾了诸如提示工程和微调等策略，以将通用 LLM 适配到专业医学任务。也讨论了部署中的考虑因素，包括监管合规、伦理准则以及持续监控公平性和偏见。通过提供结构化的分步骤方法，本入门级教程旨�为医疗专业人员提供必要工具，有效将 LLM 集成到临床实践中，确保这些强大技术以安全、可靠且有影响力的方式应用。
引用
@article{arxiv.2410.18856,
title = {Entry-level guide to the use of large language models for medical research},
author = {Qiao Jin and Nicholas Wan and Robert Leaman and Shubo Tian and Zhizheng Wang and Yifan Yang and Zifeng Wang and Guangzhi Xiong and Po-Ting Lai and Qingqing Zhu and Benjamin Hou and Maame Sarfo-Gyamfi and Gongbo Zhang and Aidan Gilson and Balu Bhasuran and Zhe He and Aidong Zhang and Jimeng Sun and Chunhua Weng and Ronald M. Summers and Qingyu Chen and Yifan Peng and Zhiyong Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.18856},
year = {2026}
}