换一批医学生成式大语言模型研究综述:技术架构与挑战
Review of research on medical generative large language models:technical architecture and challenges
摘要医学生成式大语言模型(Med-GLLMs)是医疗信息行业智能化转型的关键驱动力,但其技术路径与落地应用仍面临诸多挑战.本研究通过系统检索与梳理近年来国内外相关文献,最终纳入 61 篇代表性研究,围绕训练、微调与提示词 3 类技术架构展开综述.研究发现,当前Med-GLLMs存在基础模型能力不足、研究范式亟待突破、中文医学数据匮乏等问题.为促进其实际应用,研究建议开展医疗数据有序共享、加强隐私保护技术、完善跨学科评价体系等方面改革,从而支撑医疗信息行业的智能化升级.
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关键词
语言模型医疗行业自然语言生成生成式人工智能医疗人工智能Large language modelMedical industryNatural language generationGenerative artificial intelligenceMedical artificial intelligence
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1673-7571.2026.02.007
发布时间
2026-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
黑龙江省高等教育学会高等教育研究课题（23GJYBD022）
黑龙江省教育科学规划重点课题（GJB1424151）
黑龙江省中医经典普
化专项课题项目（ZYW2025-001）
化专项课题项目（ZYW2025-024）
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