换一批摘要医疗大模型基于深度神经网络架构进行复杂医疗数据的高效处理与模式识别,为智慧医疗提供新型的决策支持;需要系统分析医疗大模型技术及应用情况,以精准把握医疗大模型的发展方向、精准应对面临的发展挑战,进而基于医疗大模型提升医疗文本、医学图像、药械研发、医学教育等方面的能力.本文梳理了医疗大模型的技术范式与应用场景,剖析了由基础层、模型层、应用层、公共模块构成的医疗大模型技术体系,覆盖评价指标体系构建、数据集范围与题型、模型对齐方法、模型评测平台的医疗大模型评测体系,辨识出医疗大模型应用存在的数据安全、技术风险、落地挑战、伦理道德等方面的难点.为此建议,发挥政府引导优势、保障数据安全,加快基础理论研究、突破技术风险,强化应用场景牵引、缓解落地挑战,建立健全监管机制、规范伦理道德,完善公共服务体系、营造创新生态,以加快医疗大模型创新应用,推动我国智慧医疗的高端化、智能化、绿色化发展.
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关键词
医疗大模型多模态数据预训练微调提示工程技术体系评测体系medical foundation modelmultimodal datapre-training and fine-tuningprompt engineeringtechnology systemevaluation system
分类号
TP18R-1（现状与发展）
栏目名称
DOI
10.15302/J-SSCAE-2024.07.020
发布时间
2025-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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