A Comprehensive Survey on Evaluating Large Language Model Applications in the Medical Industry

自从2017年Transformer架构问世以来，像GPT和BERT这样的大型语言模型（LLMs）已经发生了很大的变化，其在语言理解和生成方面的先进能力影响了各个行业。这些模型已经显示出转化医疗领域的潜力，强调了确保它们有效和合乎伦理地部署的专业评估框架的必要性。这份全面的调查概述了LLMs在医疗保健领域的广泛应用和必要的评估，强调了在完全利用它们在改善医疗保健结果方面的能力之前进行实证验证的重要性。 我们的调查旨在提供对LLMs在临床环境、医学文本数据处理、研究、教育和公共健康意识等方面应用的深入分析。我们首先探讨了LLMs在不同医学应用中的作用，详细说明了它们如何根据临床应用、医学文本数据处理、信息检索、数据分析、医学科学写作、教育内容生成等任务的表现进行评估。接下来的章节深入探讨了这些评估中采用的方法，讨论了用于评估模型效果、准确性和伦理对齐性的基准和指标。 通过这项调查，我们旨在为医疗保健专业人员、研究人员和政策制定者提供对LLMs在医学应用中潜在优势和局限性的全面了解。通过提供对评估过程和将LLMs整合到医疗保健中面临的挑战的详细洞察，本调查旨在指导负责任的LLMs开发和部署，确保它们在维持严格的伦理标准的同时发挥其全部潜力。

本文旨在探讨大型语言模型（LLMs）在医疗领域中的应用及其评估框架，以确保它们的有效和道德部署。

本文提供了LLMs在医疗应用中的深入分析，包括临床设置、医学文本数据处理、研究、教育和公共卫生意识等方面。同时，本文介绍了LLMs在这些领域中的评估方法和挑战，以指导这些强大模型的负责开发和部署。

本文强调了LLMs在医疗领域中的潜在优势和局限性，并提供了详细的实验设计和使用的数据集，旨在引导这些模型的负责开发和部署。此外，本文还探讨了LLMs在医学科学写作和教育内容生成方面的应用，以及其在医疗数据分析和信息检索中的作用。

在相关研究方面，最近的研究包括《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》和《GPT-2: Language Models are Unsupervised Multitask Learners》等。