简介 在一个正在经历技术革命的世界中，人工智能和医疗保健的融合正在重新塑造医学诊断和治疗的格局。在这一转变背后默默支持的是大型语言模型（LLMs）在医疗、健康领域和主要的文本分析中的应用。本文深入探讨了LLMs在基于文本的医疗应用领域的作用，并探索了这些强大的人工智能模型如何革新医疗保健行业。 图片来源-约翰·斯诺实验室 学习目标 了解大型语言模型（LLMs）在医学文本分析中的作用。 认识现代医疗保健中医学影像的重要性。 了解医学影像在医疗保健中所面临的挑战。 理解LLMs在自动化医学文本分析和诊断中的辅助作用。 欣赏LLMs在分诊关键医疗案例中的效率。 探索LLMs如何根据患者病史贡献个性化治疗计划。 理解LLMs在协助放射科医师中发挥的协同作用。 发现LLMs在医学生和医疗从业人员教育中的作用。 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 医学影像和医疗保健的未见世界 在我们深入了解LLMs的世界之前，让我们先停下来欣赏医学影像的存在。它是现代医学中的支柱，帮助可视化和检测疾病，并监测许多治疗进展。尤其是放射学在X射线、核磁共振、CT扫描等医学影像方面依赖重大。 然而，这些医学影像的宝库也带来了一个挑战：庞大的数量。医院和医疗机构每天使用大量的医学影像。人工分析和解读这一泛滥的数据是困难、耗时且容易出错的。 图片来源-一步到位诊断 除了在分析医学影像方面发挥关键作用外，大型语言模型在理解和处理基于文本的医学信息方面也表现优秀。它们有助于理解复杂的医学术语，甚至帮助解释笔记和报告。LLMs提供更高效、更准确的医学文本分析，提升医疗专业人员和医学分析的整体能力。 有了这样的认识，让我们进一步探索LLMs在医学影像和文本分析中如何革新医疗保健行业。 LLMs在医学文本分析中的应用 在了解大型语言模型在医疗保健领域中扮演的多面角色之前，让我们简要看一下它们在医学文本分析领域的主要应用： 疾病诊断和预后：LLMs可以搜索大量的医学文本数据库，协助医疗保健提供者诊断各种疾病。它们不仅可以帮助初步诊断，还可以根据足够的上下文信息对疾病的进展和预后进行有根据的猜测。 临床记录和电子健康记录：处理广泛的临床文件可能对医疗专业人员来说是耗时的。LLMs提供了一种更高效的方法来转录、总结和分析电子健康记录（EHR），使医疗保健提供者能够更专注于患者护理。 药物发现和重用：通过挖掘大量的生物医学文献，LLMs可以找到潜在的药物候选，并提出现有药物的替代用途，加速了药理学中的发现和重用过程。 生物医学文献分析：不断增长的医学文献库可能令人不知所措。LLMs可以筛选出大量的科学论文，识别关键发现，并提供简洁的摘要，帮助更快地吸收新知识。…
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