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生物医学领域大型语言模型研究综述

大型语言模型 (LLM) 的最新突破提供了前所未有的自然语言理解和生成能力。然而，现有的关于生物医学领域 LLM 的综述通常侧重于特定的应用或模型架构，缺乏对跨越各个生物医学领域的最新进展进行综合分析。这篇综述基于对来自 PubMed、Web of Science 和 arXiv 等数据库的 484 篇出版物的分析，深入研究了 LLM 在生物医学领域的现状、应用、挑战和前景，其特点是侧重于这些模型在现实世界生物医学环境中的实际意义。首先，我们探索了 LLM 在各种生物医学任务中的零样本学习能力，包括诊断辅助、药物发现和个性化医疗等，并从 137 项关键研究中获得了见解。然后，我们讨论了 LLM 的适应策略，包括针对单模态和多模态 LLM 的参数微调方法，以提高它们在零样本学习无法实现的特定生物医学环境中的性能，例如医学问答和生物医学文献的有效处理。最后，我们讨论了 LLM 在生物医学领域面临的挑战，包括数据隐私问题、模型可解释性有限、数据集质量问题，以及由于生物医学数据的敏感性、对高度可靠的模型输出的需求以及在医疗保健中部署 AI 的伦理影响而产生的伦理问题。为了应对这些挑战，我们还确定了 LLM 在生物医学领域的未来研究方向，包括联合学习方法以保护数据隐私以及整合可解释 AI 方法以增强 LLM 的透明度。随着 LLM 领域的快速发展，持续的研究和开发对于充分利用 LLM 在生物医学领域的能力，同时确保其负责任和有效的部署至关重要。

1. 论文研究目标与问题背景

研究目标

该论文题为《A Survey for Large Language Models in Biomedicine》，其研究目标是对生物医学领域中的大语言模型（LLMs）进行全面的综述分析。具体来说，研究旨在：

探讨LLMs在生物医学领域的应用现状：分析LLMs在多种生物医学任务中的零样本学习能力。

讨论LLMs的适应策略：包括单模态和多模态LLMs的微调方法，以增强在特定生物医学场景下的性能。

分析面临的挑战与未来方向：识别当前LLMs在生物医学应用中面临的挑战，并提出未来的研究方向。

想要解决的实际问题

论文旨在解决生物医学领域对高效、精准信息处理工具的需求，探讨LLMs如何满足这一需求，并通过分析现有研究来指出其潜在应用与局限。

是否是一个新的问题

是。尽管LLMs在多个领域展现出强大能力，但其在生物医学领域的应用尚处于探索阶段，尤其是针对该领域的特殊性和复杂性，如何高效、准确地应用LLMs仍是一个待解决的问题。

科学假设

论文未明确提出单一的科学假设，而是通过综述分析来展示LLMs在生物医学领域的多种可能性与挑战。但核心假设可以概括为：通过合理的适应和微调策略，LLMs能够在生物医学领域发挥重要作用，尽管面临诸多挑战。

M4CXR：探索多模态大型语言模型在胸部 X 光片 (CXR) 解读中的多任务应用潜力

大型语言模型 (LLM) 的多模态学习已显著影响了包括医疗保健在内的各个领域。在胸部 X 光片 (CXR) 分析中，之前的研究已经采用了 LLM，但存在局限性：要么未充分利用 LLM 的多任务处理能力，要么缺乏临床准确性。本文介绍了 M4CXR，这是一种旨在增强 CXR 解读的多模态 LLM。该模型在视觉指令跟随数据集上进行训练，该数据集以对话格式集成了各种特定于任务的数据集。因此，该模型支持多种任务，例如医学报告生成 (MRG)、视觉定位和视觉问答 (VQA)。M4CXR 通过采用思维链提示策略，在 MRG 中实现了最先进的临床准确性。在该策略中，模型首先识别 CXR 图像中的发现，然后生成相应的报告。该模型可适应各种 MRG 场景，具体取决于可用的输入，例如单图像、多图像和多研究上下文。除了 MRG 之外，M4CXR 还执行与专用模型相当的视觉定位，并且在 VQA 中也表现出色。定量和定性评估都表明 M4CXR 在 MRG、视觉定位和 VQA 方面的多功能性，同时始终保持临床准确性。

1. 论文研究目标与实际问题

研究目标：

本论文的研究目标是设计并实现一个多模态大语言模型（M4CXR），用于增强胸部X光片（CXR）的解释能力。该模型旨在通过多任务学习，提高医疗报告生成的临床准确性，并实现视觉定位和视觉问答功能。

实际问题：

尽管大型语言模型（LLMs）在多个领域取得了显著进展，但在医疗影像（特别是胸部X光片）的解释上仍面临挑战。现有的方法要么未能充分利用LLMs的多任务潜力，要么难以保证生成报告的临床准确性。因此，如何构建一个既准确又具备多任务能力的医疗影像解释模型成为一个亟待解决的问题。

是否新问题：

是的，这是一个相对较新的问题。虽然已有研究探索了LLMs在医疗影像解释中的应用，但大多集中在单一任务（如医疗报告生成）上，缺乏多任务处理和综合性能的提升。

科学假设：

论文假设通过构建一个多模态、多任务的大语言模型，能够显著提升胸部X光片解释的临床准确性和功能性（包括视觉定位和视觉问答）。

提升从复杂医患对话中生成临床记录的质量

撰写临床记录和记录医学检查是医疗保健专业人员的一项关键任务，它是患者护理文档的重要组成部分。然而，手动编写这些记录非常耗时，并且会减少临床医生用于与患者直接互动和其他任务的时间。因此，自动临床记录生成系统的开发已成为医疗保健领域人工智能研究中一个具有临床意义的领域。在本文中，我们提出了对使用大型语言模型 (LLM) 生成临床记录的三个主要贡献。首先，我们介绍了 CliniKnote，这是一个包含 1,200 个复杂的医患对话及其完整临床记录的综合数据集。该数据集由医学专家在现代神经网络的帮助下创建和管理，为临床记录生成任务中的模型训练和评估提供了宝贵的资源。其次，我们提出了 K-SOAP（关键词、主观、客观、评估和计划）记录格式，它通过在顶部添加关键词部分来增强传统的 SOAP（主观、客观、评估和计划）记录 (Podder, Lew, and Ghassemzadeh 2024)，从而可以快速识别基本信息。第三，我们开发了一个自动管道，用于从医患对话生成 K-SOAP 记录，并使用各种指标对各种现代 LLM 进行基准测试。我们的结果表明，与标准 LLM 参数微调方法相比，效率和性能有了显著提高。

1. 论文研究目标与实际问题

研究目标

论文的主要研究目标是提高从复杂医患对话中自动生成临床笔记的效率和质量。临床笔记的编写是医疗专业人员的重要任务，但手动编写这些笔记既耗时又影响医生与患者的直接互动时间。因此，该研究旨在开发一种自动化的临床笔记生成系统，以缓解这一负担。

实际问题

实际问题：手动编写临床笔记耗时长，影响医生的工作效率。具体来说，医生通常需要花费10到30分钟来编写一份完整的临床笔记，这限制了他们在患者护理和其他任务上的时间投入。

是否是新问题

是否新问题：虽然临床笔记自动化生成并非全新领域，但论文中提出的方法针对现有数据集的不足，提出了新的数据集和模型，旨在生成更高质量的临床笔记，因此可以视为在现有基础上的创新尝试。

科学假设

科学假设：通过引入K-SOAP（Keyword, Subjective, Objective, Assessment, and Plan）笔记格式，并结合大语言模型（LLMs）的微调，可以显著提高临床笔记的生成效率和质量。

生物医学大型语言模型：在全新医学数据上的表现未必更胜一筹？

大型语言模型 (LLM) 在生物医学应用中显示出潜力，这促使人们努力在特定领域数据上对其进行参数微调。然而，这种方法的有效性仍不清楚。本研究评估了生物医学参数微调的 LLM 与其通用模型在各种临床任务上的性能。我们评估了它们在新英格兰医学杂志 (NEJM) 和美国医学会杂志 (JAMA) 的临床病例挑战以及几个临床任务（例如，信息提取、文档摘要和临床编码）中的表现。我们使用专门选择可能在生物医学模型的参数微调数据集之外的基准测试，发现生物医学 LLM 的性能大多不如其通用模型，尤其是在不专注于医学知识的任务上。虽然较大的模型在案例任务上表现出相似的性能（例如，OpenBioLLM-70B：66.4% vs. Llama-3-70B-Instruct：65% 在 JAMA 案例上），但较小的生物医学模型表现出更明显的性能下降（例如，OpenBioLLM-8B：30% vs. Llama-3-8B-Instruct：64.3% 在 NEJM 案例上）。在 CLUE（临床语言理解评估）基准测试任务中观察到类似的趋势，通用模型通常在文本生成、问答和编码任务上表现更好。我们的结果表明，将 LLM 参数微调到生物医学数据可能会挑战关于 LLM 特定领域适应性的主流假设，并突出了在医疗保健 AI 中需要更严格的评估框架。替代方法，例如检索增强生成，可能更有效地增强 LLM 的生物医学能力，而不会损害其一般知识。

1. 论文研究目标与背景

研究目标

论文“Biomedical Large Language Models Seem not to be Superior to Generalist Models on Unseen Medical Data”旨在探讨在生物医学领域对大型语言模型（LLMs）进行微调后，相较于通用模型在实际临床任务中的表现差异。具体研究目标是评估并对比生物医学领域专用的LLMs与通用LLMs在多种临床任务上的性能表现，以检验微调策略的有效性及潜在问题。

实际问题

研究聚焦于一个关键问题：在生物医学领域对LLMs进行微调是否能显著提升模型在实际临床任务中的性能，尤其是在面对未见过的医疗数据时。

科学假设

论文假设生物医学专用的LLMs在处理与生物医学相关的任务时会优于通用LLMs，然而，研究结果却对这一假设提出了挑战。

值得关注的研究员

Felix J. Dorfner（第一作者）
Keno K. Bressem（通讯作者）
Alexander V. Eriksen、Pranav Rajpurkar、Arun James Thirunavukarasu 等在AI医疗领域有突出贡献的研究者

2. 新思路、方法与模型

新思路

论文提出了一种新思路，即质疑并验证生物医学领域对LLMs进行微调后的真实效用。传统观念认为领域专用的模型在处理特定领域任务时会更有优势，但论文通过实际实验对这一观念进行了挑战。

方法与模型

生物医学LLMs：如OpenBioLLM、BioMistral-7B等，这些模型基于Llama或Mistral等通用LLMs，通过生物医学数据进行微调。
通用LLMs：如Llama系列（Llama-3-70B-Instruct、Llama-3-8B-Instruct）、Mistral7B等，这些模型在训练时涵盖了广泛的主题，包括生物医学内容。

关键特点与优势

通用性：通用LLMs因训练数据的多样性，具有更强的泛化能力。
微调风险：生物医学LLMs可能因微调过程而引入偏差，甚至因过度拟合特定数据集而导致性能下降。

3. 实验设计与结果

实验设计

基准测试选择：选择多个临床任务基准，包括临床案例挑战（如NEJM、JAMA案例）、MeDiSumQA、MeDiSumCode、MedNLI等，确保这些基准任务可能未包含在生物医学LLMs的微调数据集中。
模型选择：涵盖不同大小和架构的生物医学LLMs与通用LLMs，确保对比的全面性。

实验数据与结果

临床案例挑战：在JAMA和NEJM案例上，OpenBioLLM-70B与Llama-3-70B-Instruct表现相近，但在更小的模型（如OpenBioLLM-8B）上，Llama系列模型显著优于生物医学模型。
其他任务：在MeDiSumQA、MedNLI等任务上，通用LLMs也展现出更优的性能，尤其是在处理非专门医学知识相关的任务时。

关键数据引用

JAMA案例挑战：Llama-3-70B-Instruct（65%）与OpenBioLLM-70B（66.4%）准确率相近。
NEJM案例挑战：Llama-3-70B-Instruct（74.6%）显著优于OpenBioLLM-8B（30%）。

4. 论文贡献与业界影响

论文贡献

挑战传统观念：揭示了生物医学微调LLMs并不总是在所有临床任务中优于通用LLMs，特别是在面对未见数据时。
提出新的研究方向：鼓励探索替代方法，如检索增强生成，以增强LLMs的生物医学能力而不损失其通用性。

业界影响

技术选择：医疗机构在选择LLMs支持其临床决策时，应更审慎考虑是否需要进行领域微调。
模型部署：影响模型在实际医疗场景中的部署策略，特别是对数据敏感性和模型泛化能力的权衡。

潜在应用场景与商业机会

临床辅助决策系统：结合通用LLMs与专业知识库，提供精准的临床决策支持。
医疗数据标注与审核：利用LLMs加速医疗数据的标注和审核过程，提高数据处理效率。

5. 未来研究方向与挑战

未来研究方向

深入研究微调策略：探索更有效的微调方法，以减少偏差和过拟合问题。
结合多种数据源：融合多种数据源进行微调，提高模型的专业性和泛化能力。

挑战

数据隐私与合规：在医疗领域，数据隐私和合规性是一大挑战，如何合法合规地使用医疗数据进行模型训练是一大难题。
模型可解释性：提高LLMs在医疗决策中的可解释性，以满足监管和临床需求。

6. 论文的不足与存疑

不足

数据泄露风险：部分案例数据集可能已包含在通用LLMs的训练数据中，影响结果的公正性。
任务覆盖不全：基准测试未能完全覆盖真实临床场景的复杂性和多样性。

存疑

模型泛化能力的边界：如何界定通用LLMs与专用LLMs在生物医学领域的泛化能力边界仍需进一步研究。

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转载须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明.

MedTsLLM：大型语言模型助力多模态医学时间序列分析

现实世界数据的复杂性和异质性对传统的机器学习和信号处理技术提出了重大挑战。例如，在医学中，有效分析不同的生理信号对患者监测和临床决策至关重要，然而这极具挑战性。我们介绍 MedTsLLM，一个通用的多模态大型语言模型 (LLM) 框架，它有效地整合了时间序列数据和丰富的文本形式的上下文信息来分析生理信号，执行三项与临床相关的任务：语义分割、边界检测和时间序列中的异常检测。这些关键任务能够更深入地分析生理信号，并可以为临床医生提供可操作的见解。我们利用用于调整嵌入表示的重编程层将时间序列片段的嵌入与预训练 LLM 的嵌入空间对齐。并结合文本上下文信息有效地利用原始时间序列。鉴于医学数据集的多变量性质，我们开发了处理多个协变量的方法。我们还定制了文本提示以包含患者特定信息。我们的模型在多个医学领域（特别是心电图和呼吸波形）的性能优于最先进的基线，包括深度学习模型、其他 LLM 和临床方法。MedTsLLM 向着利用 LLM 的强大功能进行医学时间序列分析迈出了有希望的一步，这可以提升临床医生的数据驱动工具并改善患者结果。

研究目标

论文《MedTsLLM: Leveraging LLMs for Multimodal Medical Time Series Analysis》的主要研究目标是探索如何利用大型语言模型（LLMs）进行多模态医疗时间序列分析。具体而言，作者希望通过整合时间序列数据与丰富的上下文信息（如文本），利用LLMs来提升医疗信号分析的能力。

实际问题

在医疗领域，有效分析多样的生理信号对于患者监测和临床决策至关重要，但这些数据往往具有复杂性和异质性，传统机器学习和信号处理技术难以有效处理。具体来说，这些问题包括：

时间序列数据的复杂性：医疗信号多为高频时间序列，涉及多个维度，如心电图（ECG）、呼吸波形等。
数据类型的异质性：医疗数据不仅包含时间序列数据，还包含自由文本、半结构化电子健康记录（EHR）等多种类型。
知识利用不足：传统的分析方法往往缺乏跨模态数据的有效整合与高级知识利用。

科学假设

作者假设，通过利用预训练的大型语言模型（LLMs）的知识和高级推理能力，结合时间序列数据与上下文文本信息，可以显著提升医疗时间序列分析的效果。

关注的研究员

论文的作者团队来自约翰霍普金斯大学的不同院系，显示了跨学科的合作。在LLMs和医疗时间序列分析领域，值得关注的研究员还包括但不限于来自斯坦福、麻省理工等顶尖学府的专家。

2. 新的思路、方法或模型

新的思路

论文提出了一种新的框架MedTsLLM，该框架通过以下步骤整合LLMs与时间序列分析：

数据预处理：将时间序列数据分割成patches，并通过编码器转换为嵌入向量。
嵌入对齐：使用“patch reprogrammer”层将时间序列嵌入向量与LLMs的文本嵌入向量对齐。
上下文构建：通过文本提示包含数据集描述、任务说明、患者特定信息等，为LLMs提供必要的上下文。
任务求解：利用LLMs的输出嵌入进行特定任务求解，如语义分割、边界检测和异常检测。

关键解决方案

多模态数据融合：通过自然语言处理与时间序列分析的结合，实现了多模态数据的深度融合。
嵌入对齐技术：使用patch reprogrammer解决了时间序列数据与LLMs嵌入空间不匹配的问题。
上下文敏感的LLMs应用：通过详细的文本提示，使得LLMs能够更准确地理解任务和数据背景。

特点和优势

与之前的方法相比，MedTsLLM具有以下特点和优势：

泛化能力强：适用于多种医疗时间序列任务和数据集。
性能优越：在多个任务上均表现出优于现有方法的效果。
可扩展性高：能够轻松集成新的数据模态和任务类型。

3. 实验验证及结果

实验设计

论文设计了多个实验来验证MedTsLLM的有效性，包括在心电图（ECG）和呼吸波形数据集上的语义分割、边界检测和异常检测任务。具体实验设计包括：

数据集：使用了LUDB（心电图数据库）、BIDMC（包含多种生理信号的数据集）、MIT-BIH（心律失常数据库）等。
对比方法：与多种先进的时间序列分析模型（如PatchTST、TimesNet等）和领域特定方法进行了对比。
评估指标：针对不同任务采用了相应的评估指标，如语义分割的mIoU和F1分数、边界检测的mIoU和MAE、异常检测的F1分数和AUROC等。

实验数据和结果

语义分割：在LUDB和Ventilator数据集上，MedTsLLM的F1分数和IoU值均优于其他对比方法。
边界检测：在BIDMC和MIT-BIH数据集上，MedTsLLM的mIoU和MAE指标均表现出色。
异常检测：在MIT-BIH、MSL和PSM数据集上，MedTsLLM的F1分数和AUROC值均处于领先地位。

支持科学假设

实验结果表明，MedTsLLM通过整合LLMs和时间序列分析，显著提升了医疗信号的处理效果，验证了研究假设的正确性。

4. 贡献、影响及应用

贡献

方法创新：提出了基于LLMs的多模态医疗时间序列分析框架MedTsLLM。
性能提升：在多个医疗数据集和任务上取得了优于现有方法的效果。
多模态融合：实现了时间序列数据与文本信息的有效融合，推动了多模态分析在医疗领域的应用。

影响

临床决策支持：通过提供更准确的医疗信号分析结果，为临床医生提供更可靠的决策依据。
个性化医疗：结合患者特定的上下文信息，有望实现更个性化的医疗诊断和治疗方案。
推动技术进步：为LLMs在医疗领域的应用提供了新的思路和方法。

应用场景和商业机会

智能医疗设备：集成MedTsLLM的智能医疗设备能够提供实时监测和预警功能。
远程医疗服务：结合云服务和物联网技术，提供远程医疗监测和诊断服务。
健康管理软件：开发基于MedTsLLM的健康管理软件，为用户提供个性化的健康管理方案。

工程师应关注方面

LLMs的应用：关注LLMs在特定领域（如医疗）的应用和发展趋势。
时间序列分析技术：掌握时间序列分析的基本方法和最新进展。
多模态数据处理：研究多模态数据的融合和处理技术，提高数据分析的准确性和效率。

5. 未来研究方向与挑战

进一步探索的问题

模型可解释性：提高MedTsLLM的可解释性，使其在临床应用中更加透明和可靠。
模型优化：针对特定任务和数据集优化MedTsLLM的架构和参数设置。
跨领域应用：探索MedTsLLM在其他医疗领域（如神经科学、肿瘤学等）的应用可能性。

挑战

数据稀缺性：高质量的医疗标注数据稀缺，限制了模型的训练和优化。
计算资源：LLMs的训练和推理需要大量计算资源，如何在资源受限的环境下应用是一个挑战。
伦理和法律问题：医疗数据的隐私保护和法律合规性问题亟待解决。

新技术和投资机会

专用硬件加速：针对LLMs设计的专用硬件加速器有望降低计算成本和提高推理速度。
医疗AI平台：基于MedTsLLM等先进技术的医疗AI平台将成为新的投资热点。
个性化医疗设备：结合MedTsLLM的个性化医疗设备有望满足市场需求并带来商业机会。

6. 论文的不足与进一步验证

不足

可解释性不足：论文未详细讨论MedTsLLM的可解释性及其在临床应用中的挑战。
计算资源消耗：未提及模型训练和推理过程中的计算资源消耗情况。
跨领域验证不足：主要在心电图和呼吸波形领域进行了验证，跨领域的泛化能力有待进一步验证。

需要进一步验证的问题

更大规模数据集上的表现：在更多样化的医疗数据集上验证MedTsLLM的效果。
与临床医生的合作：与临床医生紧密合作，评估模型在实际临床场景中的实用性和可靠性。
实时性能评估：评估MedTsLLM在实时医疗监测场景下的性能表现。

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转载须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明.

1. 论文研究目标与背景

研究目标

实际问题

科学假设

相关研究与归类

值得关注的研究员

2. 新思路、方法与模型

新思路

方法与模型

关键特点与优势

3. 实验设计与结果

实验设计

实验数据与结果

关键数据引用

4. 论文贡献与业界影响

论文贡献

业界影响

潜在应用场景与商业机会

5. 未来研究方向与挑战

未来研究方向

挑战

6. 论文的不足与存疑

不足

存疑

研究目标

实际问题

科学假设

相关研究与归类

关注的研究员

2. 新的思路、方法或模型

新的思路

关键解决方案

特点和优势

3. 实验验证及结果

实验设计

实验数据和结果

支持科学假设

4. 贡献、影响及应用

贡献

影响

应用场景和商业机会

工程师应关注方面

5. 未来研究方向与挑战

进一步探索的问题

挑战

新技术和投资机会

6. 论文的不足与进一步验证

不足

需要进一步验证的问题