文章主题：LLM, 医疗AI, 文书撰写, 信息抽取
看到LLM如此出色的表现，那么不禁去思考，在医疗上LLM/ChatGPT具体都能做什么呢？
先从医疗侧入手，我们先看医疗对AI(NLP)技术的需求，归纳一下，可以分为两类：
1、重复性劳动（效率提升），如数据处理、文书撰写，文档质控，患教随访等等；
2、适当场景提醒（能力提升），如辅助诊断、风险评估等等；
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一、LLM在医疗中完成较好的任务
1、文书工作
🌟LLM虽非医学专家，但已掌握医疗文本魔法！🔍它能精准总结医疗文书，对复杂概念一目了然，并迅速理解并回应医生的处方要求。💡海量数据和泛化能力使其面对新信息也能游刃有余，减少医生撰写病历的时间压力，让文档编写更高效。节省宝贵时间，让专业更专注！💪
2、信息抽取类
🌟LLM模型的语义理解能力飞跃！🚀它在实体识别、关系抽取和事件提取等领域展现出超乎期待的准确性，这使得医疗文本结构化工作变得轻松高效。📈这些强大的工具不仅支持科研数据的构建，还能驱动结构化的搜索，确保医疗记录的精准无误。👀例如，DRG控费分析和医疗统计分析等任务，LLM模型都能游刃有余地完成。🚀SEO优化词汇：#LLM语义提升 #医疗文本自动化 #科研数据结构化
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3、医疗Bot及患者服务
🌟🚀LLM的力量在于其超凡的对话深度，能解锁更多交互细节，为人工智能的医疗伙伴铺设更稳固的沟通桥梁。通过汲取真实、高质量的医患互动，我们打造了能够无缝对接医疗流程，用患者易懂的语言与他们深情交流的智慧Chatbot。🛡️👩⚕️它不仅熟悉医疗规范，更能以同理心温暖每一位求诊者的心。🌍
在患者服务层面，借助LLM对海量文献的归纳总结，无需再针对性构建患教知识库，即可针对患者的提问给出合理的解答，在此过程中，根据患者的反馈行为持续增强学习。
二、LLM在医疗中现阶段较难完成的任务
在生成任务上，LLM擅长对现有知识的归纳总结，但是当要解决的问题所依赖的数据存在缺失、低质量甚至误导信息时，它就会变得一本正经的胡说八道。
而在医疗领域，这一问题会成为应用落地的瓶颈，特别是在医疗的专科专病细分领域，获取高质且大量的医疗数据无疑是非常困难：
1、辅助诊断及治疗建议
网友测试ChatGPT也可以发现，ChatGPT可以针对一些常见病的病情给出诊断及用药方案。其原理，也是LLM在阅读大量网络文章时，基于文章中的上下文构建出诊断&治疗建议的关联关系。但在实际场景中，患者病情的复杂程度以及不同患者之间细微的差异，对于现阶段LLM的推理能力都是非常大的挑战。
2、风险评估
时间序列数据的缺失，以及风险因素来源与多篇研究文档，现有的LLM去跨多文档理解可能需要更深度的训练和更大的参数。
3、健康干预
健康干预是一系列应用模块组合而成，需要及时获取患者当前状态，借助风险评估，给出患者药物、饮食、运动等指导。对于LLM这种生成模型来讲，如果表达患者完整的病情信息，以及根据患者的病情变化实时给出有效的干预方案依然困难。
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