摘要: 目的/意义 介绍生成式语言模型在医学领域的应用现状和挑战,并提出一种基于知识增强的医学语言模型,以提高模型专业性、准确性和可信性,为医学、语言模型及知识图谱领域相关研究人员提供参考。方法/过程 回顾大语言模型的发展、现状及主要技术,分析其在数据安全、专业性、伦理规范和模型可解释性等方面面临的挑战。介绍医学生成式语言模型常见应用场景和技术要点,重点阐述基于知识图谱和多模态数据融合知识增强的医学语言模型,包括其优势、技术原理和具体案例。结果/结论 知识增强的医学语言模型可提高语言模型对专业医学知识的理解、认知和应用能力,增强对自然语言的生成能力,拓展对多模态数据的处理能力,在医疗问答、智能辅助诊断、个性化医疗决策等方面具有广泛应用前景。
