大型语言模型（LLMs）通过其理解、生成和处理大规模人类语言的能力，在各个领域引起了革命性的变化。在医疗领域，LLMs具有巨大的潜力，可以改变医疗信息的分析、沟通和利用方式。本研究主题深入探讨了在医疗环境中使用LLMs的应用、挑战和未来前景。
LLMs在医疗环境中的应用有望增强临床工作流程、改善患者结果，并促进更明智的决策过程。这些模型基于庞大的医学文献、患者记录和临床指南构建而成，能够筛选和提炼复杂信息，为医疗专业人员提供及时的见解和针对个别患者需求的建议。
然而，LLMs在医疗领域的广泛应用也引发了许多重要的伦理、监管、性能和技术考虑。与患者隐私、数据安全、算法偏见以及AI驱动解决方案的负责任部署相关的担忧，突显了需要强有力的治理框架和透明实践。此外，还必须解决模型可解释性和获取AI技术的不平等问题，以确保在多样化的医疗环境中公平和合乎道德地部署LLMs。
尽管存在这些挑战，LLMs在改善医疗交付、提高患者结果和推动医学知识进步方面的潜力仍然非常引人注目。本研究主题旨在探索LLMs在医疗环境中的各种应用、挑战和未来方向，汇集研究人员、临床医生、政策制定者和行业专家，共同参与这一变革性技术的持续对话。
本研究主题感兴趣的议题包括但不限于：
- 利用LLMs进行临床决策支持；
- 多模态LLMs在健康应用中的应用；
- 通过LLMs进行患者参与和教育；
- 将LLMs整合到远程医疗和远程患者监测中；
- 医疗专业人员的LLMs应用培训；
- 在医疗专业人员培训中使用LLMs；
- 医疗领域LLMs的偏见和公平性；
- 医学领域LLMs的跨语言能力；
- 基于LLMs的诊断和预后预测工具；
- 由LLMs驱动的精准医疗和个人化治疗方法；
- LLMs部署的伦理和监管考虑；
- 确保LLM驱动的医疗解决方案透明度、可解释性和问责制的策略。
(全文结束)
