LlamaCare：用于提升医疗知识共享的大型医学语言模型

大型语言模型（ LLMs ）在知识记忆和处理当前任务方面展现了惊人的能力。然而，在特定领域知识和下游任务（如医疗）上，通用的 LLMs 往往难以提供精确答案。此外，当人们希望 LLMs 回答分类问题时，通常需要先进行指令微调，但微调后 LLMs 并不总是能直接给出明确的分类结果。本文本文中，我们提出了 LlamaCare ，一个经过微调的医学语言模型，以及一个名为扩展分类集成（ ECI ）的模块，用于解决 LLMs 的分类问题。我们的贡献包括：(i) 我们微调了一个低碳排放的大型医学知识语言模型，使用 24G GPU 达到了与 ChatGPT 相似的性能。(ii) 我们通过提出新的扩展分类集成模块，解决了冗余分类答案问题，提高了 LLMs 的性能。(iii) 我们发布了处理后的一次和少量训练数据，用于 PubMedQA 和 USMLE 1-3 步骤等基准测试。我们的方法在相同参数数量的基准测试中取得了接近最先进模型的性能，同时通过减少 GPU 计算时间实现了更环保。我们的模型、代码和数据集可以在 https://github.com/Stephen-SMJ/LLamaCare 找到。

1. 研究目标及实际问题

研究目标

论文的研究目标是增强开源基础大型语言模型（LLMs）在医疗领域的能力，特别是针对LLAMA 2模型进行微调，使其能够分享医学知识并扮演电子医生的角色，在用户前往医院前提供初步建议。

实际问题

论文旨在解决LLMs在医疗领域中的局限性，特别是它们虽然展现出强大的语言理解和生成能力，但由于缺乏全面的医学知识，在医疗问答和分类任务中往往表现不佳，甚至可能导致误诊。此外，现有方法在处理分类任务时通常需要复杂的指令调整，且效果并不理想。

问题的重要性

随着人工智能在医疗领域的广泛应用，准确、高效的医疗语言模型对于提升医疗服务质量、降低误诊率具有重要意义。特别是在当前医疗资源紧张的情况下，电子医生能够在一定程度上缓解医疗压力，为患者提供更及时、便捷的服务。

2. 新思路、方法或模型

新思路

论文提出了两个主要的新思路：一是通过微调大型医疗语言知识模型LlamaCare来增强其在医疗领域的能力；二是引入扩展分类集成（Extended Classification Integration, ECI）模块来处理LLMs的分类问题。

方法与模型

• LlamaCare：通过低碳排放的方式对医疗知识的大型语言模型进行微调，实现了与ChatGPT类似的性能，同时采用了量化技术来减少计算量和碳排放。
• 扩展分类集成（ECI）：作为一个分类网络，ECI模块旨在为LLMs提供简洁的分类标签。它使用输出嵌入作为输入，并通过池化和线性层来降低维度和提取特征，最后通过交叉熵损失函数与文本生成损失函数共同优化。

特点与优势

与之前的方法相比，LlamaCare和ECI具有以下特点和优势：

• 低碳环保：通过量化技术和GPU优化，减少计算量和碳排放。
• 高效性：在保持模型性能的同时，提高了训练效率和推理速度。
• 针对性强：针对医疗领域的特定需求进行微调，提升了模型在医疗问答和分类任务中的表现。

3. 实验设计与验证

实验设计

论文通过一系列实验来验证LlamaCare和ECI的有效性，包括：

• 使用医疗文本数据进行知识注入。
• 在PubMedQA和USMLE等基准数据集上进行下游任务微调。
• 通过BLEU、ROUGE等指标和人工评价来评估模型的性能。

实验数据与结果

• BLEU和ROUGE指标：实验结果显示，LlamaCare在BLEU-4和ROUGE-1指标上均取得了优于基线模型的性能。
• 基准数据集性能：在PubMedQA和USMLE基准数据集上，LlamaCare也展现出了优异的性能，尤其是在人工评价中获得了高分。
• 扩展分类集成效果：虽然ECI在微调场景下未能显著提升分类准确率，但在零次学习和一次学习场景中有效解决了模型不回答分类结果的问题。

支持科学假设

实验结果充分支持了论文提出的科学假设，即通过对医疗语言知识模型进行微调，并引入ECI模块，可以有效提升LLMs在医疗领域的性能。

4. 论文贡献与业界影响

论文贡献

• 提出并微调了LlamaCare医疗语言知识模型，实现了与ChatGPT类似的性能，同时更环保。
• 引入了ECI模块来处理LLMs的分类问题，为未来研究提供了新思路。
• 发布了处理后的数据集和模型，为其他研究者提供了便利。

业界影响

• 提升医疗服务质量：LlamaCare能够为患者提供更准确、及时的医疗建议，有助于提升医疗服务质量。
• 推动医疗信息化进程：论文的研究成果将推动医疗信息化进程，促进人工智能技术在医疗领域的应用。
• 潜在商业机会：电子医生服务具有广阔的市场前景和商业机会，可以为医疗机构和企业带来新的增长点。

关注点

作为工程师，应关注医疗信息化和人工智能技术的最新动态，了解模型优化和部署的技术细节，以及如何将这些技术应用于实际场景中。

5. 未来探索与挑战

值得探索的问题

• 如何进一步优化LlamaCare和ECI模型，提升其在医疗领域的性能。
• 探索将LlamaCare应用于更多医疗场景的可能性，如病历分析、药物研发等。
• 研究如何结合其他医疗数据源（如医学影像）来提升模型的全面性和准确性。

技术与投资机会

随着医疗信息化和人工智能技术的不断发展，未来将涌现出更多新的技术和投资机会，特别是在电子医生、远程医疗、智慧医院等领域。

6. 不足与存疑

不足

• ECI模块在微调场景下对分类准确率的提升不明显，需要进一步研究和优化。
• 实验数据主要集中在文本数据上，缺乏对其他医疗数据源（如医学影像）的探索。

存疑

• 模型在实际应用中的鲁棒性和可解释性仍需进一步验证。
• 对于医疗领域的复杂性和多样性，模型是否能够全面准确地理解和回答各种医疗问题仍存在疑问。

7. 学习与启发

学习内容

• 了解医疗信息化和人工智能技术在医疗领域的应用前景和发展趋势。
• 掌握大型语言模型和扩展分类集成模块的基本原理和实现方法。
• 了解模型优化和部署的技术细节，以及如何将其应用于实际场景中。

启发

• 关注交叉学科的发展，将不同领域的知识和技术结合起来，创造出更多有创新性和实用性的解决方案。
• 在研究和实践中不断探索和优化模型，提升其在医疗领域的性能和实用性。
• 关注产业发展和市场需求，寻找具有商业前景的应用场景和投资机会。

需要补充的背景知识

• 医疗信息化和人工智能技术的基本概念和原理。
• 大型语言模型的基本原理和应用场景。
• 数据处理和机器学习算法的基本知识。
• 医疗领域的专业知识和实际需求。

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MEDIQ：通过提问大型语言模型实现自适应和可靠的临床推理

在临床推理等高风险领域，基于大型语言模型（ LLMs ）的人工智能助手还未能达到可靠和安全的标准。我们发现一个关键问题：现有的 LLMs 被训练成在上下文不完整或知识不足的情况下也要回答任何问题。为此，我们提出了一个新方法，开发出更加谨慎的 LLMs ，通过提出后续问题来收集必要和充分的信息，从而做出可靠的回应。我们推出了 MEDIQ ，一个模拟真实临床互动的框架，包括一个患者系统和一个自适应专家系统。患者可能最初提供的信息不完整；专家在不确定时会避免做出诊断决策，而是通过后续问题获取缺失的细节。为了评估 MEDIQ ，我们将 MEDQA 和 CRAFT-MD 这两个用于诊断问题回答的医学基准转变为互动形式。我们开发了一个可靠的患者系统，并创建了几个专家系统原型。研究显示，直接提示最先进的 LLMs 提问会降低临床推理的质量，这表明将 LLMs 调整为互动信息检索模式并非易事。随后，我们为专家系统添加了一个新的弃权模块，以更好地估计模型的信心并决定是否提出更多问题，从而将诊断准确率提高了 22.3% ；然而，这一性能仍低于提供完整信息情况下的理想上限。进一步分析表明，通过过滤无关的上下文和重新组织对话可以提高互动效果。总体来看，我们的研究提出了一个关于 LLM 可靠性的全新问题，介绍了 MEDIQ 框架，并指出了在关键领域扩展 LLM 助手信息检索能力的重要未来方向。

1. 研究目标和实际问题

研究目标：论文论文旨在解决现有LLMs在临床推理高风险领域可靠性不足的问题，尤其是在信息不完整或参数知识不足的情况下。

实际问题：现有的LLMs被训练以回答任何问题，即使面对不完整的上下文或有限的参数知识。这导致它们在需要详尽和可靠信息的医疗决策场景下表现不佳。

问题意义：解决这一问题对于推进医疗AI的发展至关重要，因为它能够提高临床决策的质量和安全性，为患者带来更好的治疗体验。

2. 新思路和方法

新思路：论文提出将LLMs的训练范式从回答任何问题转变为在必要时提出问题以收集必要和充分的信息，然后再做出可靠回答。

方法：论文引入MEDIQ框架，通过模拟真实的临床交互来评估和改进LLMs的信息寻求能力。该框架包括一个模拟患者的系统和一个自适应的专家系统。

关键解决方案：专家系统在不自信时通过后续问题从患者系统中获取缺失细节，而不是直接做出诊断决策。

特点和优势：与直接促使LLMs提问的方法相比，通过加入明确的弃权模块和改进的置信度估计策略，专家系统能够更好地估计模型置信度并决定是否需要进一步提问，从而提高诊断准确性。

3. 实验设计和结果

实验设计：通过将医疗基准数据集MEDQA和CRAFT-MD转换为交互式设置，并开发可靠的患者系统和多个原型专家系统，来验证MEDIQ框架的有效性。

实验数据：使用了包含详细患者信息以支持诊断的医学数据集，并模拟了信息不完整的情况。

实验结果：直接促使LLMs提问会降低临床推理的质量，而通过增强专家系统的弃权模块和改进置信度估计策略，诊断准确性提高了22.3%，尽管与完全信息直接给出的上限相比仍有差距。

4. 论文贡献和影响

主要贡献：

• 引入MEDIQ框架，模拟真实的医疗咨询过程，以提高LLMs在临床推理中的信息寻求能力。
• 展示SOTA LLMs（如Llama-3和GPT-4）在主动信息寻求方面的不足，并通过MEDIQ-Expert系统部分缩小了现实不完整信息设置与现有完全信息设置之间的差距。

业界影响：

• 促进开发更可靠和适应性的医疗AI助理，提升临床决策的质量和安全性。
• 为医疗领域的信息寻求和临床推理研究提供新的视角和方法。

应用场景和商业机会：

• 在远程医疗、电子健康记录和辅助诊断系统中应用MEDIQ框架和增强型LLMs。
• 开发基于MEDIQ技术的医疗软件解决方案，为医疗机构和患者提供智能化服务。

5. 未来探索和挑战

进一步探索的问题：

• 如何进一步优化LLMs的信息寻求能力，以完全弥合现实不完整信息设置与完全信息设置之间的差距。
• 探索LLMs与其他医疗技术和专业知识的集成，以提高诊断的准确性和可靠性。

潜在挑战：

• 处理复杂的医疗信息和不确定性，确保AI决策的合理性和可解释性。
• 保护患者隐私和数据安全，确保合规性和道德性。

6. 不足和存疑

不足：

• 论文中使用的数据集相对有限，可能不足以全面评估MEDIQ框架的性能。
• 患者系统的可靠性依赖于外部API，未来需要建立开源的患者系统。

存疑：

• LLMs的置信度估计和自我一致性改进策略是否在所有医疗场景中均有效，需要进一步验证。
• MEDIQ框架在现实世界医疗环境中的实际应用效果尚未得到充分评估。

7. 启发和补充知识

启发：

• 作为工程师，应关注医疗AI的发展趋势，尤其是信息寻求和临床推理领域的新技术和方法。
• 了解如何将先进的人工智能技术应用于医疗领域，以提升医疗服务的质量和效率。

补充知识：

• 学习医学基础知识，包括常见的疾病、症状和治疗方法，以便更好地理解医疗AI的应用场景和挑战。
• 掌握人工智能技术的基本原理和方法，特别是深度学习、自然语言处理和强化学习等领域的知识，以便更好地理解和应用MEDIQ框架和类似技术。

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EMERGE：通过整合 RAG 提升多模态电子健康记录预测模型的效果

多模态电子健康记录（ EHR ）数据的整合大大提升了临床预测能力。然而，现有利用临床笔记和多变量时间序列 EHR 数据的模型常常缺乏足够的医学背景来执行精确的临床任务。之前的知识图谱（ KGs ）方法主要集中在结构化知识的提取上。为了解决这一问题，我们提出了 EMERGE ，一个基于检索增强生成（ RAG ）的框架，旨在提升多模态 EHR 预测建模的效果。我们的方法通过提示大型语言模型（ LLMs ）从时间序列数据和临床笔记中提取实体，并与专业的 PrimeKG 对齐以确保一致性。除了三元组关系外，我们还加入了实体的定义和描述，以提供更丰富的语义信息。提取的知识随后用于生成与任务相关的患者健康状态摘要，并通过带有交叉注意力的自适应多模态融合网络与其他模态数据融合。在 MIMIC-III 和 MIMIC-IV 数据集上针对住院死亡率和 30 天再入院任务进行的大量实验显示， EMERGE 框架的表现明显优于基线模型。全面的消融研究和分析进一步验证了每个设计模块的有效性以及框架对数据稀疏性的鲁棒性。 EMERGE 显著提升了多模态 EHR 数据在医疗中的应用，弥合了进行知情临床预测所需的细微医学背景差距。

1. 论文的研究目标及实际意义

研究目标：论文论文旨在通过集成多模态EHR数据（包括临床笔记和多元时间序列数据）和外部医学知识图（KG），提高临床预测模型的性能。

实际问题：尽管现有的临床预测模型在处理多模态EHR数据时有所进步，但它们常常缺乏精确临床任务所需的医学背景知识。

问题重要性：这个问题对于医疗信息化和人工智能技术在医疗领域的应用至关重要，因为提高预测准确性可以帮助医生做出更明智的决策，提升医疗质量。

2. 新的思路、方法或模型

新方法：论文提出了EMERGE框架，一个基于检索增强生成（RAG）的方法，通过大语言模型（LLMs）从临床笔记和时间序列数据中提取实体，并与专业医学知识图（PrimeKG）对齐，以提供丰富的语义信息。

关键点：EMERGE不仅关注实体关系三元组，还包含了实体的定义和描述，以增强模型的语义理解能力。此外，它采用了一种自适应的多模态融合网络来整合不同模态的信息。

特点与优势：与以往方法相比，EMERGE能够更全面地利用多模态EHR数据中的信息，并通过与外部医学知识图的结合，增强了模型的医学背景知识，提高了预测准确性。

3. 实验设计与结果

实验设计：论文在MIMIC-III和MIMIC-IV数据集上进行了广泛的实验，以验证EMERGE框架在院内死亡率和30天再入院预测任务上的性能。实验包括基线模型对比、消融研究和敏感性分析。

实验数据与结果：EMERGE在各项指标上均显著优于基线模型，特别是在AUROC和AUPRC等关键指标上表现出色。此外，EMERGE对数据稀疏性具有良好的鲁棒性，即使在仅使用少量训练样本的情况下也能保持良好的性能。

科学假设支持：实验结果充分支持了论文的科学假设，即通过整合多模态EHR数据和外部医学知识图，可以显著提高临床预测模型的性能。

4. 论文贡献及业界影响

主要贡献：论文提出的EMERGE框架显著提高了多模态EHR数据在临床预测任务中的利用率，并通过与外部医学知识图的结合，弥补了现有模型缺乏医学背景知识的不足。

业界影响：这一研究成果将推动医疗信息化和人工智能技术在医疗领域的应用，帮助医疗机构提高预测准确性，优化资源配置，提升医疗质量。

潜在应用场景：包括疾病风险预测、治疗方案推荐、患者个性化管理等。

工程师关注点：应关注多模态数据融合、外部知识集成以及大语言模型在临床预测中的应用等关键技术。

5. 未来探索方向与挑战

探索方向：未来研究可以进一步探索如何利用更多的外部知识源（如最新的医学研究成果、患者基因信息等）来增强临床预测模型的性能。此外，还可以研究如何将这一框架扩展到更多的临床预测任务中。

挑战：面临的挑战包括如何有效地整合不同来源的知识、如何确保知识的准确性和实时性以及如何在保证模型性能的同时降低计算成本等。

6. 不足与存疑之处

不足之处：尽管EMERGE框架在多模态EHR数据融合和外部知识集成方面取得了显著成果，但论文并未详细讨论如何在实践中部署和维护这样一个复杂的系统。此外，对于某些特定的临床预测任务（如罕见疾病的预测），EMERGE框架的性能可能受到限制。

存疑之处：需要进一步验证和存疑的是EMERGE框架在不同医疗机构和不同数据集上的泛化能力，以及其对医疗实践的具体影响（如是否真正提高了患者生存率或降低了再入院率等）。

7. 非技术背景读者的启示与背景知识补充

启示：作为非技术背景的读者，可以从这篇论文中了解到医疗信息化和人工智能技术在医疗领域的应用潜力及其重要性。同时，也可以认识到跨学科合作在解决复杂问题中的关键作用。

背景知识补充：为了更好地理解论文内容，建议补充了解多模态数据融合、外部知识集成、大语言模型以及临床预测建模等相关的基本概念和技术背景。

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GAMedX：基于生成式人工智能的大型语言模型医疗实体数据提取工具

在医疗及其他领域快速发展的背景下，生成式人工智能在电子健康记录（ EHRs ）中的应用代表了一项重大突破，弥补了现有信息提取技术的不足。本文介绍了 GAMedX ，这是一种基于大型语言模型（ LLMs ）的命名实体识别（ NER ）方法，能够高效地从医疗叙述和患者住院过程中产生的非结构化文本中提取实体。 GAMedX 通过利用生成式人工智能和 LLMs 的能力，解决了处理非结构化医疗文本的难题，并提升了数据提取的效率。该方法采用统一的策略，整合了开源 LLMs 进行 NER ，并通过链式提示和 Pydantic 架构实现结构化输出，以应对复杂的专业医疗术语。研究显示，在某个评估数据集上， GAMedX 的 ROUGE F1 分数显著，准确率高达 98% 。这一创新提升了实体提取的效果，为自动从非结构化数据中填充表单提供了一种可扩展且经济高效的解决方案。 GAMedX 不仅简化了非结构化叙述的处理流程，还为 NER 应用树立了新标准，对医疗技术领域及其他领域的理论和实践做出了重要贡献。

1. 研究目标及实际问题

   • 研究目标：论文旨在通过大型语言模型（LLMs）开发一个基于生成式AI的医疗实体数据提取器（GAMedX），以高效地从医疗叙述和患者医院访问过程中生成的非结构化文本中提取实体。
   • 实际问题：当前医疗信息提取技术在处理非结构化医疗文本方面存在重大挑战，尤其是在电子健康记录（EHRs）中，这些文本包含丰富的患者信息，但由于其自由文本格式而不易进行计算分析。
   • 重要性：通过改进医疗实体数据的提取，能够更有效地分析和利用医疗记录，提高诊断准确性，优化治疗过程，并促进医疗技术的发展。

2. 新思路、方法与模型

   • 新思路：采用生成式AI和大型语言模型（LLMs）进行医疗实体识别（NER），通过统一的方法整合开源LLMs，并利用链式提示和Pydantic模式进行结构化输出。
   • 关键解决方案：利用LLMs的泛化能力处理医疗领域特有的复杂术语和结构，通过提示工程引导模型理解医疗文本，并采用统一的输出格式提高数据提取的一致性和可靠性。
   • 特点与优势：与先前依赖特定领域知识和标注数据的方法相比，GAMedX提供了一种更为灵活、高效且成本效益高的解决方案，能够适应多样化的医疗文本。

3. 实验设计与结果

   • 实验设计：在两个数据集上进行了实验，一个是由Prediction Guard提供的医疗转录数据集，另一个是来自疫苗不良事件报告系统（VAERS）的数据集。实验通过零次学习和少次学习的方式验证模型性能。
   • 数据与结果：在医疗转录数据集上，模型取得了接近完美的ROUGE F1分数；在VAERS数据集上，虽然得分稍低，但通过语义分析发现模型能够捕获医疗术语的语义关系。
   • 科学假设验证：实验数据支持了通过大型语言模型进行医疗实体提取的有效性假设，证明了GAMedX在多个数据集上的性能。

4. 论文贡献与影响

   • 贡献：论文提出了一种新的医疗实体数据提取方法，通过大型语言模型实现了高效、准确的数据提取，并通过实验验证了其有效性。
   • 业界影响：GAMedX有助于自动化医疗文档的处理和表单填写，提升医疗信息处理的效率和质量，对医疗技术的整体进步有重要意义。
   • 应用场景与商业机会：适用于各类医疗信息化系统，如电子健康记录管理、临床决策支持等，为医疗服务提供商、技术开发商和数据分析公司带来商业机会。
   • 工程师应关注：了解大型语言模型在医疗领域的应用潜力和挑战，关注医疗数据处理的最新技术趋势，并探索相关技术的商业应用。

5. 未来探索与挑战

   • 探索方向：进一步扩展和优化GAMedX模型，探索更多类型的医疗文本处理任务，如关系提取、情感分析等；同时，研究如何在保证数据隐私和安全的前提下，利用大型语言模型进行跨机构医疗数据分析和共享。
   • 挑战与投资机会：面临数据隐私保护、计算资源需求大等挑战；但随着技术的不断进步和监管政策的完善，基于大型语言模型的医疗信息处理技术将催生新的投资机会和市场空间。

6. 论文不足与存疑

   • 不足：虽然论文在多个数据集上验证了GAMedX的有效性，但实验数据集相对有限，未涵盖所有类型的医疗文本；此外，模型在特定领域的性能仍需进一步验证和优化。
   • 存疑：论文未详细讨论模型在处理多语言医疗文本时的性能表现；同时，如何确保模型在实际应用中遵守医疗伦理和数据隐私法规也是一个需要关注的问题。

7. 非技术背景读者的启示与背景知识补充

   • 启示：了解大型语言模型在医疗领域的应用潜力，认识到技术创新对医疗产业发展的重要性；同时，意识到在推动技术创新的同时，需要关注数据隐私保护和医疗伦理等问题。
   • 背景知识补充：建议补充了解自然语言处理（NLP）、生成式AI、大型语言模型等基本概念和技术原理；同时，了解医疗信息化的基本知识和趋势，以及数据隐私保护的相关法规和政策。

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