A Comprehensive Survey of Large Language Models and Multimodal Large Language Models in Medicine

要約

ChatGPT と GPT-4 のリリース以来、大規模言語モデル (LLM) とマルチモーダル大言語モデル (MLLM) は、理解、推論、生成における卓越した能力により広く注目を集めており、人工知能を医療に統合するための革新的なパラダイムを導入しています。
この調査は、医療における LLM と MLLM の開発、原理、応用シナリオ、課題、将来の方向性の包括的な概要を提供します。
具体的には、パラダイム シフトを検討することから始め、従来のモデルから LLM および MLLM への移行を追跡し、医療アプリケーションにおけるこれらの LLM および MLLM の独自の利点を強調します。
次に、調査では既存の医療 LLM と MLLM をレビューし、その構築と評価に関する詳細なガイダンスを明確かつ体系的に提供します。
続いて、ヘルスケアにおける LLM と MLLM の実質的な価値を強調するために、調査ではこの分野での 5 つの有望なアプリケーションを調査しています。
最後に、この調査では医療 LLM と MLLM が直面する課題に対処し、医療への統合に向けた実践的な戦略と将来の方向性を提案しています。
要約すると、この調査は、医療 LLM および MLLM の技術的方法論と実際の臨床応用の包括的な分析を提供し、これらの先進技術と臨床実践の間のギャップを埋めることを目的としており、それによって次世代のインテリジェント医療システムの進化を促進します。
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要約(オリジナル)

Since the release of ChatGPT and GPT-4, large language models (LLMs) and multimodal large language models (MLLMs) have attracted widespread attention for their exceptional capabilities in understanding, reasoning, and generation, introducing transformative paradigms for integrating artificial intelligence into medicine. This survey provides a comprehensive overview of the development, principles, application scenarios, challenges, and future directions of LLMs and MLLMs in medicine. Specifically, it begins by examining the paradigm shift, tracing the transition from traditional models to LLMs and MLLMs, and highlighting the unique advantages of these LLMs and MLLMs in medical applications. Next, the survey reviews existing medical LLMs and MLLMs, providing detailed guidance on their construction and evaluation in a clear and systematic manner. Subsequently, to underscore the substantial value of LLMs and MLLMs in healthcare, the survey explores five promising applications in the field. Finally, the survey addresses the challenges confronting medical LLMs and MLLMs and proposes practical strategies and future directions for their integration into medicine. In summary, this survey offers a comprehensive analysis of the technical methodologies and practical clinical applications of medical LLMs and MLLMs, with the goal of bridging the gap between these advanced technologies and clinical practice, thereby fostering the evolution of the next generation of intelligent healthcare systems.

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