醫學領域大模型與多模態大模型的綜合調查
摘要
自ChatGPT和GPT-4發布以來，大型語言模型（LLMs）和多模態大型語言模型（MLLMs）因其在理解、推理和生成方面的卓越能力而受到廣泛關注，為將人工智能整合到醫學中引入了變革性范式。本調查全面概述了LLMs和MLLMs在醫學中的發展、原理、應用場景、挑戰和未來方向。具體而言，它首先考察了范式轉變，追溯了從傳統模型到LLMs和MLLMs的轉變，并強調了這些LLMs和MLLMs在醫學應用中的獨特優勢。接下來，調查回顧了現有的醫學LLMs和MLLMs，以清晰系統的方式提供了關于其構建和評估的詳細指導。隨后，為了強調LLMs和MLLMs在醫療保健中的重大價值，調查探討了該領域的五個有前景的應用。最終，該調查探討了醫學大型語言模型（LLMs）和多模態大語言模型（MLLMs）所面臨的挑戰，并提出了將其整合進醫學領域的實用策略和未來方向。總之，本調查全面分析了醫學LLMs和MLLMs的技術方法和實際臨床應用，旨在彌合這些先進技術與臨床實踐之間的差距，從而促進下一代智能醫療系統的演變。
核心速覽
研究背景
- 研究問題：這篇文章要解決的問題是如何利用大型語言模型（LLMs）和多模態大型語言模型（MLLMs）在醫學領域的應用和發展。LLMs和MLLMs在理解、推理和生成方面表現出色，能夠顯著影響醫學領域并加速人工智能與醫學的融合。
- 研究難點：該問題的研究難點包括：獲取高質量的醫學數據、計算資源需求高、模型的多維度評估（如指令遵循能力、安全性和倫理問題）、以及模型的潛在應用場景不明確等。
- 相關工作：該問題的研究相關工作包括傳統的自然語言處理模型、基于Transformer的預訓練模型（如GPT系列和BERT系列）、以及多模態模型（如Flamingo）。這些模型在醫學領域的應用已經取得了一定的進展，但仍面臨諸多挑戰。
研究方法
這篇論文提出了通過詳細的系統綜述來探討LLMs和MLLMs在醫學領域的應用和發展。具體來說，
- 范式轉變：首先，論文回顧了LLMs和MLLMs的發展范式轉變，從監督學習到無監督預訓練和微調，再到無監督預訓練和提示，最后到文本到多模態的轉變。
- 現有醫學LLMs和MLLMs的綜述：論文詳細梳理了現有的醫學LLMs和MLLMs，總結了它們的結構特征。
- 數據集和方法：論文收集了適合訓練醫學LLMs和MLLMs的數據集，并詳細闡述了訓練和評估這些模型的方法。
- 應用場景分析：論文總結了LLMs和MLLMs在臨床實踐中的應用，并分析了當前的局限性和潛在解決方案。
- 未來發展方向：論文探討了醫學LLMs和MLLLMs的未來發展方向，提供了前瞻性的分析。
結果與分析
- 發展軌跡：論文總結了LLMs和MLLMs的發展軌跡，強調了從特征工程到結構工程、目標工程和提示工程的逐步轉變。
- 模型結構：論文詳細介紹了現有的醫學LLMs和MLLMs的結構，包括編碼器-解碼器模型、視覺編碼器和模態對齊模塊。
- 訓練和評估方法：論文總結了六種微調方法（如持續預訓練、指令微調和監督微調）和三種評估方法（自動評估指標、人類評估和AI評估），并分析了各自的優缺點。
- 應用場景：論文總結了LLMs和MLLMs在醫學診斷、臨床報告生成、醫學教育、心理健康服務和手術輔助等方面的應用，展示了它們在醫療領域的廣泛應用潛力。
總體結論
這篇論文全面分析了醫學LLMs和MLLMs的背景、原理、應用、挑戰和未來發展方向。通過系統的綜述，論文旨在為研究人員提供有價值的參考，推動醫學LLMs和MLLMs在臨床實踐中的應用和發展。論文的貢獻包括：
- 提供了醫學LLMs和MLLMs的全面概述，從發展背景到架構框架，再到現有模型的詳細分析和比較。
- 系統地闡述了醫學LLMs和MLLMs的完整過程，從訓練到評估，涵蓋了微調方法、評估策略和相關醫學數據集。
- 總結了醫學LLMs和MLLLMs在臨床實踐中的應用、挑戰和潛在解決方案，并提供了前瞻性的分析。
論文評價
優點與創新
- 全面性：論文提供了對醫學領域大型語言模型（LLMs）和多模態大型語言模型（MLLMs）的全面概述，從發展背景、架構框架到訓練和評估方法，再到臨床應用和挑戰。
- 系統性：論文系統地介紹了醫學LLMs和MLLMs的構建和評估過程，涵蓋了從數據選擇、微調方法到評估策略的各個方面。
- 創新性：論文總結了醫學LLMs和MLLMs在臨床實踐中的應用，并分析了當前的限制和潛在解決方案，提供了前瞻性的分析。
- 詳細性：論文詳細介紹了現有的醫學LLMs和MLLMs，包括它們的結構特征、訓練方法和評估指標，為研究人員提供了詳細的指導。
- 多模態集成：論文強調了多模態MLLMs在醫學領域的重要性，探討了如何通過集成多種模態信息來增強臨床決策支持、疾病診斷和治療規劃。
不足與反思
- 數據隱私和安全：醫學LLMs和MLLMs的訓練需要大量的醫療數據，這些數據的獲取和標注涉及隱私和安全問題，論文提出了數據去標識化和差分隱私等方法來解決這些問題，但仍需進一步研究和實踐。
- 模型泛化能力：盡管LLMs和MLLMs在多個任務上表現出色，但在面對新的醫療知識和概念時，模型的泛化能力仍需提升，以防止出現誤導性輸出。
- 模型的可解釋性和透明度：醫學LLMs和MLLLMs的決策過程往往缺乏透明度和可解釋性，這對于醫療應用尤為重要。論文建議使用專家模型和提示增強技術來提高模型的可解釋性，但這一領域仍有待深入研究。
- 倫理和偏見問題：醫學LLMs和MLLLMs可能會從訓練數據中學到偏見和有毒內容，論文提出了篩選高質量數據和使用反偏見技術來緩解這些問題，但實際操作中仍面臨挑戰。
- 未來方向：論文提出了邊緣部署、醫療代理和通用醫療助手等未來發展方向，但具體實現過程中仍需解決計算資源限制、模型復雜性和實時交互等問題。
關鍵問題及回答
問題1：論文中提到的醫學LLMs和MLLMs的主要結構有哪些？它們各自的特點是什么？
- 編碼器-解碼器模型：這類模型結合了編碼器和解碼器的優點，適用于需要同時處理輸入和輸出任務的場景。例如，T5和GLM模型。
- 視覺編碼器：這類模型通過視覺編碼器將視覺信息轉換為文本可以理解的格式。常見的視覺編碼器包括ResNet、ViT和CLIP-ViT。
- LLM骨干：作為MLLMs的認知引擎，LLM骨干包含了大量的參數，負責文本交互、上下文感知和推理。常用的LLM骨干包括LLaMA系列和GPT系列。
- 模態對齊模塊：這類模塊用于橋接視覺和文本模態之間的信息差異，使MLLMs能夠理解和解釋視覺信息。常見的模態對齊方法包括GATED XATTN-DENSE Layers、Query-Based方法、Projection-Based方法和Prompt Augmentation。
這些結構共同構成了MLLMs的核心框架，使其能夠在多模態任務中表現出色。
問題2：論文中提到的六種微調方法各自的特點和應用場景是什么？
- 持續預訓練（CPT）：在大規模醫學數據上進行預訓練，注入醫學知識。適用于需要廣泛醫學知識的場景。
- 指令微調（IFT）：使用指令數據集進行微調，提高模型的指令遵循能力和零樣本性能。適用于需要理解和執行人類指令的場景。
- 監督微調（SFT）：在特定任務的標注數據上進行微調，提高模型在該任務上的性能。適用于需要針對特定任務進行優化的場景。
- 人類反饋強化學習（RLHF）：通過收集人類反饋并使用強化學習進行模型優化，適用于需要高度符合人類偏好的場景。
- AI反饋強化學習（RLAIF）：通過AI反饋進行模型優化，無需人工標注，適用于成本敏感且需要快速迭代的場景。
- 直接偏好優化（DPO）：通過直接優化模型以符合人類偏好，避免復雜的獎勵模型，適用于需要高效且穩定的模型對齊的場景。
這些微調方法各有優劣，研究人員和開發者可以根據具體需求和資源選擇合適的方法。
問題3：論文中提到的醫學LLMs和MLLLMs在醫學診斷、臨床報告生成、醫學教育和心理健康服務等方面的應用潛力如何？
- 醫學診斷：LLMs和MLLLMs能夠處理和分析醫學文本和圖像，生成診斷結果和建議。例如，Med-PaLM 2在美國醫學執照考試（USMLE）中得分超過86%，達到了專家水平。
- 臨床報告生成：這些模型能夠自動生成詳細的醫療報告和總結，減輕醫生的工作負擔。例如，miniGPT-Med在生成醫療報告方面表現出色，準確率超過了現有模型19%。
- 醫學教育：LLMs和MLLLMs可以模擬醫療場景，提供個性化學習計劃和評估，幫助學生更好地掌握醫學知識和技能。例如，Khanmigo和Duolingo平臺已經集成了GPT-4，用于增強在線教學。
- 心理健康服務：基于LLM的聊天機器人可以提供24/7的心理咨詢服務，降低成本并擴大服務范圍。例如，ChatCounselor是一個用于心理健康支持的大型語言模型。
總體而言，LLMs和MLLLMs在醫學領域的應用潛力巨大，能夠顯著提高醫療服務的效率和質量，但也面臨一些挑戰，如數據隱私、模型偏見和安全性等問題。
本文轉載自 ??知識圖譜科技??，作者： KGGPT
