Ophtha-LLaMA2：一个面向眼科的大型语言模型
计算与语言
2023-12-11 v1
摘要
近年来，预训练大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大成功。先前的研究主要集中在通用领域，对医学领域专用 LLMs 的研究相对较少。医学领域诊断的专业性和高精度要求，以及大规模数据收集的挑战，制约了 LLMs 在医疗场景中的应用和发展。在眼科领域，临床诊断主要依赖于医生对报告的解读并做出诊断决策。为了利用 LLMs 为医生提供决策支持，我们收集了三种模态的眼科报告数据，并对 LLaMA2 模型进行了微调，成功构建了一个专门用于眼科疾病诊断的 LLM，称为“Ophtha-LLaMA2”。推理测试结果表明，即使使用较小的微调数据集，Ophtha-LLaMA2 在眼科诊断方面的表现也显著优于其他 LLMs。这表明 Ophtha-LLaMA2 在眼科疾病诊断中表现出令人满意的准确性和效率，使其成为眼科医生为患者提供更好诊断支持的宝贵工具。本研究为 LLMs 在眼科领域的应用提供了有益的参考，同时展示了该领域的巨大潜力和前景。
引用
@article{arxiv.2312.04906,
title = {Ophtha-LLaMA2: A Large Language Model for Ophthalmology},
author = {Huan Zhao and Qian Ling and Yi Pan and Tianyang Zhong and Jin-Yu Hu and Junjie Yao and Fengqian Xiao and Zhenxiang Xiao and Yutong Zhang and San-Hua Xu and Shi-Nan Wu and Min Kang and Zihao Wu and Zhengliang Liu and Xi Jiang and Tianming Liu and Yi Shao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.04906},
year = {2023}
}