Large Language Models for Medicine: A Survey

为了应对数字经济中数字智能领域面临的挑战，大型语言模型（LLMs）已经被开发出来。计算能力和可用资源的提高显著推动了LLMs的发展，使得它们可以被整合到人类生活的各个领域中。医学LLMs是具有潜在应用价值的重要应用工具，适用于各种医疗场景。本文回顾了LLM的发展，重点关注医学LLMs的需求和应用。我们提供了现有模型的简要概述，旨在探索先进的研究方向，并为未来的医学应用的研究人员带来好处。我们强调了医学LLMs在应用中的优势以及在其发展过程中遇到的挑战。最后，我们建议技术整合的方向以缓解挑战，并提出未来医学LLMs的潜在研究方向，旨在更好地满足医疗领域的需求。

本文旨在回顾和探讨医学大语言模型的发展、应用和挑战，以及提出未来的技术整合和研究方向。

本文重点介绍了医学大语言模型的应用和需求，并探讨了它们在医学领域中的优势和挑战。同时，提出了技术整合和未来研究方向。

论文介绍了医学大语言模型的现有模型，并探讨了它们的优点和挑战。实验设计中使用了哪些数据集和开源代码也得到了介绍。未来的研究方向也得到了提出。

最近的相关研究包括：《医学领域的自然语言处理：研究概述》、《基于深度学习的医学自然语言处理：进展和挑战》等。