Digital Health Insider: 医学大型模型的应用

本文探讨了大型模型在医学领域的发展与应用，尤其关注医学大型模型（MedLM）。这些模型，涵盖大型语言模型（LLM）、视觉模型、3D 大型模型和多模态模型，正通过增强疾病预测、辅助诊断、个性化治疗方案设计和药物发现等，革新医疗保健行业。大型图模型（LGM）在理解复杂生物医学关系方面的潜力，在图神经网络于医学知识图谱及药物发现中的应用中得到充分体现。视觉-语言模型（VLM）和 3D 大型模型在医学图像分析、解剖建模和假肢设计等领域的变革性作用亦不容忽视。尽管仍存挑战，这些技术正为医疗创新树立新标杆，显著提升诊断准确性，并为更具个性化的医疗健康解决方案奠定基础。本文旨在全面概述大型模型在医学领域的发展现状与未来趋势，并着重强调大型模型在推动全球健康事业进步中的重要贡献。

1. 论文的研究目标与背景

1.1 论文的研究目标和实际问题

这篇综述论文的主要研究目标是 探索医学领域中大规模模型 (Large Models) 的发展和应用，特别关注 医学大型模型 (Medical Large Models, MedLMs)。

论文指出，MedLMs 是一类专门为处理和分析各种医学相关数据而设计的大规模人工智能模型。这些模型，包括 大型语言模型 (LLMs), 视觉模型 (Vision Models), 3D 大型模型 (3D Large Models), 和多模态模型 (Multimodal Models)，正在通过增强疾病预测、诊断辅助、个性化治疗方案制定和药物发现等领域，彻底革新医疗健康行业。

这篇综述论文旨在 全面概述当前 MedLMs 的发展现状、面临的挑战以及未来的发展方向，强调其在推动全球健康进步方面的重要性。论文试图解决的实际问题并非某个具体的医学难题，而是希望帮助读者 系统性地了解 MedLMs 这一新兴领域的全貌，把握其核心概念、关键技术、应用场景和未来趋势。这对于像您这样对医疗 AI 技术感兴趣的工程师来说，至关重要，可以帮助您建立对该领域的整体认知框架，从而更好地识别潜在的商业机会和技术发展方向。

1.2 问题的性质与创新性

虽然这是一篇综述文章，其主要目的是总结和回顾现有研究，但它仍然具有其 创新性 和价值：

系统性地定义和categorize MedLMs 领域：论文首次明确提出了 “Medical Large Models (MedLMs)” 这一概念，并将其细分为 LLMs, Vision Models, 3D Large Models, 和 Multimodal Models 四个主要类别。这种分类方法有助于读者更清晰地理解 MedLMs 的构成和不同类型模型的特点。

全面梳理 MedLMs 在医疗领域的应用：论文系统性地回顾了 MedLMs 在疾病预测、诊断辅助、个性化治疗方案制定和药物发现等多个关键医疗领域的应用进展，并提供了大量的研究实例和数据支撑。这种全面的梳理工作为读者快速了解 MedLMs 的应用场景提供了便利。

前瞻性地展望 MedLMs 的未来发展方向：论文不仅总结了 MedLMs 的现状，还对未来的发展趋势进行了展望，例如强调了模型的可解释性、临床实用性以及与其他医疗技术的融合等。这种前瞻性的视角有助于引导未来的研究方向和产业发展。

强调 MedLMs 对全球健康的意义：论文明确指出 MedLMs 在提高诊断准确性、改善医疗效率和推动个性化医疗方面具有重要作用，强调其对提升全球健康水平的潜在贡献。这提升了 MedLMs 研究的意义和价值。

总的来说，这篇综述论文的创新性体现在其 系统性、全面性和前瞻性 上，它为读者提供了一个理解 MedLMs 领域的 权威指南，具有重要的学术价值和实践指导意义。

1.3 论文的结构和内容概要

这篇综述论文的结构清晰，逻辑严谨，主要围绕 MedLMs 的 类型、应用和未来展望 展开。论文的整体结构可以用 Figure 1 “The overall structure of the survey” 来概括。

论文主要分为以下几个部分：

引言 (Introduction): 定义了 MedLMs 的概念，强调了 MedLMs 的核心优势和应用领域，并概述了 MedLMs 的主要类型 (LLMs, Vision Models, 3D Large Models, Multimodal Models)。

LLMs in Medical: 重点介绍了大型语言模型 (LLMs) 在医疗领域的应用，特别是 医学问答 (Medical Question Answering) 方面，并概述了 LLMs 的发展历程 (Figure 2 “Evolution timeline of Large Models and their applications in medical”) 和评估指标 (Table 3 “Evaluation Methods for Different Models”)。

Large Vision Models in Medical: 详细阐述了大型视觉模型 (Large Vision Models) 在 医学图像异常检测 (Medical Image Anomaly Detection) 领域的应用，包括 零样本方法 (Vision-Language Models for Zero-shot Medical Anomaly Detection), 无监督方法 (Diffusion Models for Unsupervised Detection), 自监督方法 (Self-supervised Learning for Anomaly Detection), 和 半监督方法 (Semi-supervised Learning Approaches)。论文还对比了不同方法的应用场景、评估指标和关键发现 (Table 1 “Comparison of Different Approaches in Medical Visual Anomaly Detection”)。

Applications in Pathological Images: 深入探讨了 MedLMs 在 病理图像分析 (Pathological Image Analysis) 中的应用，包括 病理图像分割 (Pathological Image Segmentation), 图像生成 (Pathological Image Generation), 和 异常检测 (Anomaly Detection of Pathological Images)，并介绍了常用的模型架构 (U-Net, GANs) 和评估指标 (Table 2 “Evaluation Methods for Different Tasks”)。

VLM for Medical Image Analysis: 聚焦于 视觉语言模型 (Vision-Language Models, VLMs) 在 医学图像分析 领域的应用，强调了 VLM 在处理复杂医学信息 (文本、图表、图像等) 方面的优势。

3D Large Models for Biometric Analysis: 介绍了 3D 大型模型 (3D Large Models) 在 生物特征分析 (Biometric Analysis) 中的应用，特别是 人体解剖建模 (Human Anatomical Modeling), 假肢设计 (Prosthetic Design), 和 医学教育 (Medical Education) 等方面，并概述了 3D 大型模型的评估指标 (Table 3 “Evaluation Methods for Different Models”)。

Large Graph Models in Medical: 系统阐述了 大型图模型 (Large Graph Models, LGMs) 在医疗领域的应用，包括 脑网络分析 (Brain Network Analysis), 医学知识图谱 (Medical Knowledge Graphs), 药物发现分析 (Drug Discovery Analysis), 和 蛋白质-蛋白质相互作用网络分析 (Protein-Protein Interaction Networks)，并总结了不同模型的应用场景、数据集和评估指标 (Table 4 “Summary of Large Graph Models with Datasets and Evaluation Metrics in the Medical Field”)。

Challenges and Future Directions: 讨论了 MedLMs 面临的 挑战 (Challenges)，例如模型复杂性和临床实用性的平衡、多专家标注的整合等，并展望了 MedLMs 的 未来发展方向 (Future Directions)，例如更高效和可解释的模型、领域知识的融合、自监督和半监督学习方法的应用等。

Discussion and Outlook: 总结了 MedLMs 在医学领域的应用前景，强调了其在 神经病学、精神病学、康复医学和心脏病学 等领域的潜力，并展望了 VLM 和 3D 大型模型在 医学图像分析、情感分析和远程诊断 等方面的应用前景。

1.4 目标读者和文章的组织方式

这篇综述论文的目标读者是 对医学人工智能，特别是大规模模型在医疗领域应用感兴趣的 研究人员、临床医生、工程师和行业专家。论文试图为这些读者提供一个全面而深入的 MedLMs 领域概览，帮助他们了解该领域的研究进展、挑战和机遇。

文章的组织方式主要采用 按模型类型和应用领域进行分类 的方法，这种组织方式清晰地展现了 MedLMs 领域的结构，方便读者快速定位到自己感兴趣的模型类型和应用方向。文章在每个部分都提供了 丰富的案例、数据和参考文献，增强了综述的权威性和可信度。同时，文章也使用了 图表 (Figures and Tables) 对 MedLMs 的发展历程、评估指标和不同方法的比较进行了可视化展示，提高了文章的可读性和理解性。

2. 论文提出的新思路、方法或模型

2.1 Survey 的核心组织框架： MedLMs 的分类体系

虽然这是一篇综述论文，主要任务是总结和回顾现有研究，但其本身也构建了一个有价值的 组织框架，即 MedLMs 的分类体系。论文将 MedLMs 划分为以下四个主要类别：

大型语言模型 (LLMs) in Medical: 专注于处理医学文本数据，应用于医学问答、临床报告生成、健康管理等。

大型视觉模型 (Large Vision Models) in Medical: 专注于处理医学图像数据，应用于医学图像异常检测、病理图像分析、医学图像生成等。

3D 大型模型 (3D Large Models) in Medical: 专注于处理 3D 医学数据，应用于生物特征分析、人体解剖建模、假肢设计等。

大型图模型 (Large Graph Models) in Medical: 专注于处理图结构医学数据，应用于脑网络分析、医学知识图谱构建、药物发现等。

这种分类体系并非简单的罗列，而是 基于 MedLMs 处理的数据类型和主要应用领域进行划分，反映了 MedLMs 领域发展的内在逻辑和技术特点。它有助于读者 系统性地理解 MedLMs 的构成，把握不同类型模型的特点和优势，并识别潜在的研究方向和应用场景。

2.2 关键组成部分和特点

根据论文的分类框架，MedLMs 的关键组成部分和特点可以概括如下：

大型语言模型 (LLMs) in Medical:

核心能力: 理解和生成人类语言，进行医学知识推理和问答。

关键技术: Transformer 架构、预训练、指令微调、医学知识图谱融合。

主要应用: 医学问答系统、临床决策支持、电子病历分析、患者健康管理。

突出优势: 强大的文本理解和生成能力、丰富的医学知识、人机交互友好。

大型视觉模型 (Large Vision Models) in Medical:

核心能力: 理解和分析医学图像，进行疾病检测、病灶分割、图像生成。

关键技术: 卷积神经网络 (CNNs)、Transformer 架构 (Vision Transformer)、Diffusion Models、对比学习、自监督学习。

主要应用: 医学图像异常检测、癌症早期筛查、病理图像分析、放射影像诊断。

突出优势: 高精度图像识别和分析能力、自动化图像处理、辅助医生进行视觉诊断。

3D 大型模型 (3D Large Models) in Medical:

核心能力: 理解和分析 3D 医学数据，进行生物特征分析、人体解剖建模、3D 打印辅助医疗。

关键技术: 3D 卷积神经网络 (3D CNNs)、3D Transformer、生成对抗网络 (GANs)、3D 打印技术。

主要应用: 虚拟手术模拟、假肢和植入物设计、医学教育、生物力学分析。

突出优势: 处理 3D 空间信息能力、精确解剖结构建模、个性化医疗设备定制。

大型图模型 (Large Graph Models) in Medical:

核心能力: 理解和分析图结构医学数据，进行关系推理和预测，例如基因-疾病关系、药物-靶点关系、蛋白质相互作用关系。

关键技术: 图神经网络 (GNNs)、图 Transformer、图表示学习、知识图谱嵌入。

主要应用: 基因组学分析、药物发现和再利用、疾病风险预测、蛋白质相互作用网络分析。

突出优势: 关系建模能力、复杂网络分析、多模态数据融合、知识推理和预测。

2.3 与之前方法相比的特点和优势 (MedLMs 整体)

与传统的医疗 AI 模型相比，MedLMs 作为一个整体，体现出以下显著特点和优势：

更大的模型规模和更强的模型能力: MedLMs 普遍采用更大规模的模型架构 (例如 Transformer), 拥有更多的参数，能够学习更复杂的医学知识和数据模式，从而在各种医疗任务中取得更优的性能。

更强的多模态数据处理能力: MedLMs 不仅可以处理单一类型的医学数据，例如文本或图像，还可以有效地融合和分析多模态数据，例如临床文本、影像、基因组数据等，提供更全面、更深入的患者病情理解。

更强的泛化能力和迁移学习能力: MedLMs 通常在海量医学数据上进行预训练，具备更强的泛化能力和迁移学习能力，可以更好地适应不同医疗机构、不同疾病类型和不同患者群体的数据，降低模型开发的成本和数据需求。

更强的可解释性和可信度 (未来趋势): 尽管目前的 MedLMs 在可解释性方面还存在挑战，但未来的发展趋势是朝着更可解释、更可信的方向发展。研究人员正在探索将医学知识图谱、注意力机制等技术融入 MedLMs 中，提高模型决策的透明度和可解释性，增强医生和患者对 AI 系统的信任。

总而言之，MedLMs 代表了医疗 AI 技术发展的新方向，它以更大的模型规模、更强的模型能力和更广泛的应用场景，预示着医疗健康领域智能化变革的未来。

3. 论文的 “实验” 验证与结果分析

3.1 “实验” 设计：文献综述和案例分析

作为一篇综述论文，其 “实验” 设计并非传统的模型训练和测试，而是 系统性地回顾和分析大量的相关文献，并 通过具体的案例分析来佐证 MedLMs 的有效性和应用前景。

论文的 “实验” 设计主要体现在以下几个方面：

全面的文献检索和筛选: 作者团队在 MedLMs 的各个子领域 (LLMs, Vision Models, 3D Large Models, LGMs) 进行了广泛的文献检索，收集了大量的相关研究论文和技术报告。并对文献进行了筛选，选择了代表性的、高质量的研究进行综述和分析。

细致的模型分类和描述: 论文将 MedLMs 细分为四个主要类别，并对每个类别下的代表性模型 (例如 GPT-3, Med-PaLM, U-Net, GANs, GraphDTA, STAGIN 等) 进行了详细的描述，包括模型架构、关键技术、应用场景和性能评估。

多角度的案例分析和解读: 论文在各个章节都穿插了大量的案例分析，例如 LLMs 在医学问答、Vision Models 在癌症检测、3D Large Models 在假肢设计、LGMs 在药物发现等方面的应用案例。通过这些案例，论文生动地展示了 MedLMs 在解决实际医疗问题方面的能力和潜力。

系统性的性能评估指标总结: 论文在不同章节中都总结了 MedLMs 在不同任务上常用的性能评估指标，例如医学图像分割任务的 Dice coefficient, IoU，医学问答任务的 Accuracy, F1 Score, Human Evaluation，药物发现任务的 AUC-ROC, Precision, Recall 等。这些指标体系的总结有助于读者了解 MedLMs 性能评估的标准和方法。

可视化展示 MedLMs 发展历程: 论文使用 Figure 2 “Evolution timeline of Large Models” 可视化地展示了 MedLMs 领域重要模型的演进历程，帮助读者更直观地理解 MedLMs 技术的发展脉络和趋势。

3.2 “实验” 数据和结果：文献数据和案例分析结果

这篇综述论文的 “实验” 数据主要来源于其 引用的文献 和 案例分析。论文通过分析这些文献和案例，总结了 MedLMs 在不同医疗任务上的 性能表现 和 应用效果。

以下是一些关键的 “实验” 数据和结果的概括：

LLMs 在医学问答方面表现出色: 论文引用了大量研究表明，LLMs (例如 Med-PaLM, ChatGPT) 在医学问答任务上取得了显著的进展，甚至在某些方面可以达到 专家级别的水平 (Expert-Level Performance)。例如，MedPaLM 在医学问答基准测试中取得了优异的成绩，展示了 LLMs 在医学知识掌握和推理方面的强大能力。

Vision Models 在医学图像异常检测方面取得突破: 论文综述了 Vision Models (例如 AnomalyCLIP, Diffusion Models) 在医学图像异常检测领域的最新进展，特别是在 零样本异常检测 (Zero-shot Anomaly Detection) 和 无监督异常检测 (Unsupervised Anomaly Detection) 方面取得了突破性进展。例如，AnomalyCLIP 模型在零样本医学图像异常检测任务中表现出色，展示了 Vision Models 在利用视觉语言预训练知识进行异常检测方面的潜力。 Diffusion Models 在医学图像生成和异常检测方面也展现出强大的能力，能够生成高质量的医学图像和检测 subtle 的病理变化。

3D Large Models 在生物特征分析和医学教育方面应用前景广阔: 论文指出 3D Large Models 在生物特征分析、人体解剖建模和医学教育等领域具有广阔的应用前景，尤其是在 个性化假肢设计 和 医学教育可视化 方面。 3D 打印技术与 3D Large Models 的结合，有望推动个性化医疗设备和更高效的医学教育工具的发展。

LGMs 在药物发现和基因组学分析方面潜力巨大: 论文强调 LGMs (例如 GraphDTA, STAGIN) 在药物发现和基因组学分析领域展现出巨大的潜力，能够有效地 预测药物-靶点相互作用 和 分析基因网络关系。例如，GraphDTA 模型在药物-靶点亲和力预测任务上超越了传统的非深度学习模型和其它的深度学习模型，验证了 GNNs 在药物发现领域的有效性。 STAGIN 模型在脑网络分析方面表现出色，能够有效地 学习脑连接体的动态图表示，从而为神经疾病的诊断和治疗提供新的思路。

MedLMs 在不同医疗任务上性能指标的提升: 论文在不同章节中都引用了具体的性能指标数据 (例如 AUROC, Dice coefficient, F1 Score 等)，展示了 MedLMs 相对于传统方法在性能上的提升。例如，在病理图像分割任务中，U-Net 模型及其变体在细胞和核分割方面取得了高精度 (AUROC 0.92, DICE 0.86)。在肾脏病理图像分析中，GAN-based 数据增强方法将分类模型的敏感性从 0.7077 提升到 0.7623。这些数据都定量地证明了 MedLMs 在不同医疗任务上的有效性。

3.3 “实验” 结果对论文观点的支持

总的来说，论文通过 系统性的文献综述和丰富的案例分析， 有力地支持了其核心观点：

MedLMs 正在彻底革新医疗健康行业: 论文通过大量的研究实例和数据，证明了 MedLMs 在疾病预测、诊断辅助、个性化治疗方案制定和药物发现等多个关键医疗领域都展现出巨大的潜力，正在深刻地改变医疗服务的模式和质量。

MedLMs 的不同类型模型在各自的应用领域发挥关键作用: 论文详细介绍了 LLMs, Vision Models, 3D Large Models, 和 LGMs 四种主要类型 MedLMs 的特点和优势，并通过案例分析展示了它们在各自的应用领域 (医学问答、医学图像分析、生物特征分析、药物发现等) 的关键作用。

MedLMs 领域面临挑战，但未来发展前景广阔: 论文在指出 MedLMs 取得巨大进展的同时，也客观地分析了其面临的挑战 (例如模型复杂性、临床实用性验证、数据隐私和安全等问题)，并前瞻性地展望了 MedLMs 的未来发展方向 (例如更高效的模型、更强的可解释性、多模态数据融合、人机协作等)。

这些 “实验” 结果和案例分析，共同构成了这篇综述论文的核心论据，支撑了论文的整体框架和主要观点。

4. 论文的贡献与业界影响

4.1 论文的主要贡献

这篇综述论文的主要贡献可以归纳为以下几点：

系统性地构建了 MedLMs 的领域知识体系: 论文首次明确定义了 “Medical Large Models (MedLMs)” 这一概念，并将其细分为 LLMs, Vision Models, 3D Large Models, 和 LGMs 四个主要类别，构建了一个系统性的 MedLMs 领域知识体系，为读者理解和研究 MedLMs 领域提供了清晰的框架。

全面梳理了 MedLMs 在医疗领域的应用进展: 论文全面回顾了 MedLMs 在疾病预测、诊断辅助、个性化治疗方案制定和药物发现等多个关键医疗领域的应用进展，提供了大量的研究实例、数据和评估指标，为读者快速了解 MedLMs 的应用场景和性能表现提供了便利。

深入分析了 MedLMs 的关键技术和评估方法: 论文深入分析了 MedLMs 不同类型模型的关键技术 (例如 Transformer, Diffusion Models, GNNs) 和常用的评估方法 (例如 AUROC, Dice coefficient, Human Evaluation)，帮助读者理解 MedLMs 的技术原理和性能评估标准。

前瞻性地展望了 MedLMs 的未来发展方向和挑战: 论文不仅总结了 MedLMs 的现状，还对未来的发展趋势进行了展望，并指出了 MedLMs 领域面临的挑战，为未来的研究方向和技术创新提供了有价值的参考。

提升了 MedLMs 在医疗健康领域的认知度和影响力: 这篇综述论文通过系统性的梳理和深入的分析，有效地提升了 MedLMs 在医疗健康领域的认知度和影响力，吸引更多研究人员、临床医生和行业专家关注和投入到 MedLMs 领域的研究和应用中。

4.2 论文研究成果的业界影响与潜在应用

论文的研究成果将对医疗健康产业界产生深远的影响，并催生巨大的商业机会：

加速 AI 技术在医疗领域的落地应用: 论文系统地展示了 MedLMs 在医疗领域的巨大潜力，将加速 AI 技术在医疗领域的落地应用，推动医疗服务智能化升级。

推动医疗诊断和治疗模式的变革: MedLMs 在疾病预测、诊断辅助和个性化治疗方案制定等方面的应用，将推动医疗诊断和治疗模式从传统的经验医学向 精准医学 和 个性化医疗 转变。

催生新型医疗健康产品和服务: 基于 MedLMs 的技术创新将催生各种新型医疗健康产品和服务，例如 AI 辅助诊断系统、 智能药物研发平台、 个性化健康管理应用、 3D 打印医疗设备 等。

提高医疗效率和降低医疗成本: MedLMs 的自动化和智能化能力将提高医疗服务的效率，例如 自动化医学影像分析、 智能临床决策支持、 药物研发加速 等，从而降低医疗成本，提高医疗资源利用率。

改善患者就医体验和健康 outcomes: MedLMs 的应用将改善患者的就医体验，例如 更精准的诊断、 更个性化的治疗方案、 更便捷的健康管理服务，最终提升患者的健康 outcomes。

4.3 工程师应关注的方面

作为工程师，您应该重点关注以下几个方面，以把握 MedLMs 带来的商业机会和技术发展方向：

MedLMs 的关键技术和模型架构: 深入学习 LLMs, Vision Models, 3D Large Models, 和 LGMs 的关键技术和模型架构，例如 Transformer, CNNs, GNNs, Diffusion Models, 对比学习, 自监督学习等。

MedLMs 在不同医疗领域的应用场景: 关注 MedLMs 在医学影像分析、药物发现、基因组学分析、电子病历分析、远程医疗、可穿戴设备等不同医疗领域的应用场景和商业模式。

MedLMs 的数据需求和数据挑战: 了解 MedLMs 的数据需求，包括高质量的医学文本、图像、3D 数据、基因组数据等，以及数据隐私、安全和伦理方面的挑战。

MedLMs 的评估指标和性能优化: 掌握 MedLMs 在不同任务上的常用评估指标，例如 AUC-ROC, Dice coefficient, F1 Score, Human Evaluation，并学习如何优化模型性能，提升模型的准确性、鲁棒性和可解释性。

MedLMs 的部署和应用落地: 关注 MedLMs 模型在实际医疗环境中的部署和应用落地，例如云平台部署、边缘设备部署、模型压缩和加速、人机交互界面设计等。

5. 未来研究方向与挑战

5.1 值得进一步探索的问题和挑战

论文在 “Challenges and Future Directions” 章节中，总结了 MedLMs 领域未来值得进一步探索的问题和挑战：

模型复杂性和临床实用性的平衡: 如何在保证模型性能的同时，降低模型的复杂度和计算成本，使 MedLMs 更容易在临床环境中部署和应用。

多专家标注的整合: 如何有效地整合来自不同医学专家 (例如放射科医生、病理学家、临床医生) 的标注信息，提高 MedLMs 模型的鲁棒性和泛化能力。

模型的可解释性和可信度: 如何提高 MedLMs 模型决策的透明度和可解释性，增强医生和患者对 AI 系统的信任，促进 AI 系统在临床实践中的应用。

领域知识的融合: 如何将医学领域知识 (例如医学知识图谱、临床指南、专家经验) 有效地融入 MedLMs 模型中，提升模型的医学知识推理能力和临床决策水平。

自监督和半监督学习方法的应用: 如何更有效地利用大量的未标注医学数据，发展自监督和半监督学习方法，降低 MedLMs 模型对标注数据的依赖，提高模型的泛化能力。

跨模态数据融合: 如何更有效地融合和分析多模态医学数据 (例如文本、图像、基因组数据)，构建更全面、更深入的患者病情理解模型，提升多模态 MedLMs 模型的性能。

5.2 可能催生的新技术和投资机会

上述未来研究方向可能会催生出一系列新的技术和投资机会：

轻量级 MedLMs 模型: 研究更高效的模型架构和压缩技术，开发轻量级、低功耗、易于部署的 MedLMs 模型，满足移动医疗和远程医疗的应用需求。

可解释 MedLMs 模型: 研发可解释的 MedLMs 模型，例如基于注意力机制、知识图谱增强的 MedLMs 模型，提高模型决策的透明度和可解释性，增强医生的信任感。

人机协作的 MedLMs 系统: 开发支持人机协作的 MedLMs 系统，将 AI 模型的预测结果与医生的专业知识和经验相结合，共同进行临床决策，提升医疗质量和效率。

多模态 MedLMs 应用: 探索多模态 MedLMs 在更广泛的医疗场景中的应用，例如 多模态医学影像诊断、 多模态个性化治疗方案制定、 多模态药物研发 等，充分发挥多模态数据融合的优势。

MedLMs 平台和服务: 构建 MedLMs 模型平台和云服务，为医疗机构、研究机构和制药企业提供 MedLMs 模型训练、部署和应用的全方位解决方案，降低 MedLMs 技术的应用门槛。

这些技术和投资机会都将推动 MedLMs 领域的快速发展，并为医疗健康行业带来革命性的变革。

6. Critical Thinking 视角下的论文不足与缺失

尽管这篇综述论文全面系统地介绍了 MedLMs 领域的发展现状和趋势，但从 critical thinking 的角度来看，仍然存在一些可以进一步完善和思考的地方：

部分章节的深度和广度可以进一步拓展: 例如，3D 大型模型和大型图模型章节相对较短，可以更深入地探讨其技术细节、应用案例和未来挑战。在模型评估方面，可以更详细地分析不同评估指标的优缺点和适用场景。

对 MedLMs 的伦理和社会影响可以更深入探讨: 论文虽然提到了 MedLMs 的伦理和安全问题，但可以更深入地探讨 MedLMs 在医疗公平性、患者隐私、医生角色转变等方面可能带来的社会影响，提出更具前瞻性的思考和建议。

对不同类型 MedLMs 的优缺点可以更系统性地比较: 论文虽然介绍了 LLMs, Vision Models, 3D Large Models, 和 LGMs 四种类型的 MedLMs，但缺乏对它们在不同应用场景下的优缺点进行更系统性、更量化的比较分析，使得读者难以选择最适合特定任务的模型类型。

对 MedLMs 领域的未来发展趋势的预测可以更具体化: 论文对 MedLMs 未来发展方向的展望相对宽泛，可以更具体地预测未来几年 MedLMs 领域可能出现的技术突破、应用创新和市场格局变化，从而为读者提供更具操作性的参考和指导。

缺少对 MedLMs 商业化和产业化的更深入分析: 论文虽然提到了 MedLMs 的商业机会，但缺乏对 MedLMs 商业化模式、产业链构成、市场竞争格局等方面的深入分析，这对于希望进入 MedLMs 领域的工程师和创业者来说，可能还不够全面。

总体而言，这篇综述论文已经达到了较高的水平，全面系统地介绍了 MedLMs 领域的发展现状和趋势。但如果能在上述方面进一步完善和深入，将会使这篇综述论文更具深度、更具价值。

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