论文信息
标题 (Title)：Advances in Large Language Models for Medicine
作者 (Authors)：Zhiyu Kan, Wensheng Gan, Zhenlian Qi, Philip S. Yu
发表年份 (Year)：2025
原文链接 (URL)：
https://arxiv.org/abs/2509.18690
结构化摘要 (Structured Abstract)
背景/目标 (Background/Objective)：大型语言模型 (LLMs) 作为人工智能领域的重大突破，正深刻影响着医疗健康行业
。本研究旨在系统性地回顾LLMs在医学领域的最新研究进展，深入分析医学大模型的训练技术、应用场景、优势与局限，并为未来的研究提供明确的指导 。 方法 (Methods)：本研究采用系统的文献回顾方法，检索了Web of Science、IEEE Xplore等主要学术数据库中关于医学LLM的核心文献，重点关注2020-2025年间的出版物
。论文对现有研究进行了梳理，并在此基础上提出了新的分类框架。 结果 (Results)：研究创新性地将医学LLMs根据其训练方法分为三类：从头预训练 (Pre-training)、领域微调 (Fine-tuning) 和 提示工程 (Prompting)
。同时，将其评估方法归纳为两大类：机器评估 (Machine Evaluation) 和 以人为中心的评估 (Human-Centered Evaluation) 。 结论 (Conclusion)：论文系统阐述了医学LLMs的发展现状，指出了当前面临的挑战（如幻觉、缺乏统一评估标准、伦理问题等），并提出了未来的发展方向，包括增强模型对复杂医学术语的理解、向多模态大模型 (MLLMs) 演进、加强跨学科合作以及建立新的评估基准等
。
1. 引言 (Introduction)
1.1. 研究背景与核心问题 (Research Background & Problem Statement)
研究背景：在医疗行业，信息处理至关重要，但从业者常常被海量的医学文献和复杂的病例记录所困扰
。以GPT系列为代表的大型语言模型 (LLMs) 凭借其卓越的文本生成、深度理解和复杂推理能力，正在以前所未有的深度和广度变革医疗行业，有望提高诊疗效率和智能化水平 。 核心研究问题 (Research Questions, RQs)：作为一篇综述，本文旨在回答以下核心问题：
医学LLMs的关键技术和训练方法是什么？
LLMs在医学领域有哪些主要应用场景？
当前医学LLMs的评估方法有哪些？
应用医学LLMs带来了哪些益处，同时又面临哪些核心挑战？
未来医学LLMs的研究方向和发展策略是什么？
核心研究问题是否是一个新的问题？ 这个问题本身不是全新的，但本文的视角和分类框架是新的。论文通过对比现有综述（见Table 2），明确指出其创新性在于提供了更全面的覆盖范围、创新的分类方法（按训练技术和评估方法分类）以及更具战略性的趋势分析和发展建议
。
1.2. 文献综述与研究缺口 (Literature Review & Research Gap)
文献梳理：作者通过对比分析多篇2023至2025年发表的同类综述文章（如Table 2所示），总结了现有研究的侧重点，例如某些综述关注应用场景，某些关注伦理挑战，但缺乏一个统一的、从技术基础到评估、再到未来战略的完整图景
。 研究缺口 (Gap)：现有综述未能提供一个系统的、结构化的框架来对医学LLMs的训练方法和评估范式进行分类和梳理。本文的研究缺口在于整合并提出一个全新的视角，即根据“预训练、微调、提示”三种技术路径对模型进行分类，并根据“机器评估、人为中心评估”两种范式对评估方法进行归纳，从而为该领域提供一个更清晰的知识图谱。
1.3. 研究目标与核心假设/命题 (Objectives & Hypotheses/Propositions)
研究目标：
提供关于医学LLMs最新、最全面的综述，覆盖理论基础、方法学进展和多方面的医疗应用
。 创新性地对医学LLMs的训练方法和评估方法进行分类，为研究和归类提供新视角
。 深入分析当前医学LLM领域的技术趋势和挑战，并提出有针对性的发展战略
。
2. 研究设计与方法 (Methodology)
2.1. 研究范式与方法论 (Research Paradigm & Methodology)
本文的研究范式是
系统性文献综述 (Systematic Literature Review)
。 作者明确阐述了其方法论：
数据库检索：在Web of Science, DBLP, IEEE Xplore, Google Scholar等主流学术数据库中进行检索
。 关键词：使用 "LLM medicine" 和 "medical LLM" 作为核心关键词
。 时间范围：优先选择2020-2025年的文献，同时纳入了部分2020年之前有重要影响的基础性研究
。 筛选标准：制定了明确的纳入和排除标准，例如纳入提出创新方法或经过同行评审的文献，排除缺乏原创见解或与主题相关性低的文献
。
论文中提到的解决方案之关键是什么？ 本文的核心贡献不是一个技术解决方案，而是一个知识分类框架。其关键在于将庞杂的医学LLM研究清晰地归纳为三个技术路径和两个评估维度：
技术路径分类：
预训练 (Pre-training)：使用大规模医学语料库（如EHR、医学论文）从头开始训练模型
。 微调 (Fine-tuning)：在通用的预训练模型基础上，使用专门的医学数据集进行适配，包括监督微调(SFT)、指令微调(IFT)和参数高效微调(PEFT)
。 提示 (Prompting)：在不改变模型参数的情况下，通过设计输入提示（Prompt）来引导模型适应医疗任务，包括上下文学习(ICL)、思维链(CoT)和检索增强生成(RAG)
。
跟之前的方法相比有什么特点和优势? 这种分类框架的优势在于：
结构清晰：为理解和比较不同的医学LLM提供了一个清晰的逻辑结构。
指导实践：根据可用计算资源，为研究者提供了明确的技术路径选择（例如，资源充足的机构可以进行预训练或全量微调，资源有限的研究者可以采用PEFT或提示工程）
。
2.2. 数据来源与样本 (Data Source & Sample)
作为一篇综述，本文的“数据”是已发表的学术文献。作者通过系统性检索，筛选出了与主题高度相关且质量较高的研究作为分析的“样本”。
2.3. 操作化与测量 (Operationalization & Measurement)
本文对核心概念进行了清晰的操作化定义：
医学LLM：指在通用LLM基础上，通过特定训练（预训练、微调或提示）以适应医疗领域特定需求的模型。
评估方法被操作化为两个可测量的维度：
机器评估：使用NLP领域的标准化基准和定量指标（如Accuracy, F1-Score, ROUGE）来衡量模型性能
。 以人为中心的评估：通过人类专家或高级LLM（模拟人类判断）来评估模型输出的安全性、实用性和专业性等难以量化的维度
。
3. 结果与发现 (Results & Findings)
3.1. 主要发现概述 (Overview of Key Findings)
应用广泛：LLMs在医学领域的应用场景极为广泛，涵盖临床决策支持、个性化精准医疗、医学教育、药物研发、医学影像分析、患者护理等多个方面
。 技术路径多样：研究发现，不同的医学LLM采用了不同的技术路径。早期模型（如BioBERT）侧重于预训练
，而近期大量模型（如ChatDoctor, MedAlpaca）则通过微调或提示工程来适配现有的大模型（如LLaMA, GPT-4） 。 评估体系尚未统一：评估方法呈现多样化，但缺乏统一的黄金标准
。大多数研究结合了机器评估和人为评估，但评估维度和标准各不相同，使得跨模型性能比较变得困难 。
3.2. 关键数据与图表解读 (Interpretation of Key Data & Figures)
图 3: Applications of the medical LLMs (医学LLMs的应用)
该图清晰地将LLM的应用分为面向医疗专业人员和面向患者两大类。
对专业人员：应用包括医学文献分析、临床决策支持、药物设计、医学影像辅助诊断等
。 对患者：应用包括化验单分析、症状评估、虚拟医疗助手、用药指导等
。 解读：此图直观地展示了LLMs渗透到医疗健康全链条的潜力，从科研、诊断到患者的日常健康管理，几乎无处不在。
表 4: Evaluation details of medical LLMs (医学LLMs的评估详情)
该表是本文的核心“数据”汇总，系统性地整理了多个知名医学LLM的训练类型、评估任务类型（单轮问答、多轮问答、选择题）、机器评估指标和人为评估维度。
解读：
趋势：表格显示，大量2023-2024年的模型属于“微调”或“提示”类型，这反映了领域内的主流趋势是利用强大的基础模型进行快速适配，而非从零开始训练。
评估重点：在人为评估维度中，“专业性 (Professional)”、“安全性 (Safe)”、“有用性 (Helpful)” 是最常出现的关键词
。这表明医学领域对LLM的要求远超于一般领域的流畅性或创意性，而是将临床准确性和安全性放在首位。
4. 讨论 (Discussion)
4.1. 结果的深度解读 (In-depth Interpretation of Results)
结果的意义：本综述的结果揭示了医学LLM领域正处在一个“潜力巨大但挑战严峻”的阶段。一方面，其应用前景广阔，有望解决现代医学面临的知识过载、个性化治疗不足等难题
。另一方面，幻觉、偏见、隐私和评估标准缺失等问题构成了其临床转化的巨大障碍 。 回答研究问题：本文系统性地回答了引言中提出的所有研究问题。通过创新的分类框架，清晰地梳理了技术、应用、评估、优缺点和未来方向，为读者构建了一个关于医学LLM的全面知识体系。
4.2. 理论贡献 (Theoretical Contributions)
对现有理论的贡献：本文最大的理论贡献是为医学LLM领域提供了一个新的分类学 (Taxonomy)。通过将模型按“训练方法”分类，将评估按“评估范式”分类，为后续研究提供了一个分析和定位工作的框架，有助于规范该领域的研究和讨论。
对业界的影响：该研究为医疗AI领域的开发者和决策者提供了清晰的技术选型指南。例如，资源雄厚的机构可以选择微调开源模型以获得更高性能，而初创公司或个人研究者则可以利用先进的提示工程技术，在商业闭源模型上开发应用
。这种分层策略对推动技术落地具有很强的指导意义。
4.3. 实践启示 (Practical Implications)
对实践者的建议：
AI开发者：应重点关注数据的质量和偏见问题，并优先考虑模型的安全性和可解释性，而不仅仅是追求单一指标的提升。
临床医生：应将LLM视为强大的辅助工具，而非替代品
。利用其信息检索和分析能力，但最终决策仍需依赖专业知识和临床经验。 医院管理者和政策制定者：应着手建立统一的评估标准和监管框架，确保LLM在医疗领域的应用是安全、合规和公平的
。
4.4. 局限性与未来研究 (Limitations & Future Research)
本研究的局限性：作为一篇综述，其深度依赖于已发表文献的质量和广度。此外，由于技术发展极快，任何综述都可能存在一定的滞后性。
未来研究方向 (由本文指出)：
增强对复杂医学术语的理解：设计针对基因序列、病理图像等复杂医疗数据的自监督学习机制
。 向多模态LLM (MLLMs) 转型：整合文本、影像、生理信号等多模态数据，以实现更全面的诊断和监测
。 促进跨学科合作：培养同时懂医学和AI的“双语”人才，组建跨学科团队，打破学科壁垒
。 引入新的评估基准：开发更能反映真实临床场景复杂性的评估框架，超越简单的问答准确率
。 完善相关法律法规：建立清晰的监管、隐私保护和责任归属机制
。
5. 结论 (Conclusion)
本文系统性地回顾了大型语言模型在医学领域的最新进展，深入分析了其训练技术、应用、优势和局限。通过创新性地将医学LLMs分为三类（预训练、微调、提示）并将其评估方法归为两类（机器评估、人为中心评估），为该领域提供了清晰的认知框架。最后，文章指出了未来发展的关键方向，包括向多模态模型演进、建立更完善的评估基准和法律法规，旨在为后续研究提供明确的指导和深刻的见解。
6. 核心参考文献 (Core References)
[1] Radford, A., et al. (2018). Improving language understanding by generative pre-training.
链接: (OpenAI)
重要性: 提出了GPT模型，是生成式预训练语言模型的开创性工作之一，为后续所有GPT系列和许多LLM奠定了基础
。
[2] Devlin, J., et al. (2019). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding.
链接: (ACL)
重要性: 提出了BERT模型，其双向编码器思想深刻影响了NLP领域，并衍生出BioBERT、ClinicalBERT等众多医学专用模型
。
[3] Singhal, K., et al. (2023). Large language models encode clinical knowledge.
链接: (Nature)
重要性: 该研究以Med-PaLM为案例，展示了通用大模型通过特定调整后，在医学问答任务上能达到甚至超越人类专家的水平，是医学LLM领域的一个里程碑式的工作
。
[4] Lewis, P., et al. (2020). Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive NLP tasks.
链接: (NeurIPS)
重要性: 提出了RAG（检索增强生成）框架，是解决LLM幻觉和知识更新问题的关键技术之一，在对信息准确性要求极高的医疗领域尤为重要
。
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