该项研究由北京大学北京国际数学研究中心董斌教授和北京大学肿瘤医院暨肿瘤研究所胃肠肿瘤科、恶性肿瘤发病机制及转化研究教育部重点实验室沈琳教授领导。
进入21世纪，人工智能(AI)技术飞速发展，各行各业都迎来了突破性的进步与变革，医疗领域的变革更是突飞猛进。然而，人工智能在为我们带来无数新机遇与可能性的同时，也让我们看到了医疗过程的复杂性。在诊断、治疗、预后等关键阶段，我们所面对的现实医疗数据极其复杂多样。医生在处理这些数据时，不仅要参考大量复杂的标准医学知识，还需要根据每位患者的具体情况制定个性化的治疗方案。此外，医学检查是多模态的，涉及病理学、放射学、基因组学等领域。面对这样的情况，整合如此多的数据和信息，形成连贯、全面的诊断和治疗策略无疑具有挑战性。目前大多数工具都只针对单一任务，这意味着临床医生在决策过程中必须进行更全面的分析和判断。因此，迫切需要强大的智能辅助工具来辅助这些医生。这正是 GPT-4 等大型语言模型 (LLM) 所提供的。它们不仅可以帮助医生整合和解释复杂的数据，而且还可以提供基于广泛知识的见解，7 从而确保在诊断、治疗和预后等关键阶段提供更有效、更准确的帮助。1, 5, 8 借助这些智能工具，我们希望更深入地了解患者的真实情况，并做出更恰当、更准确的医疗决策。
在此背景下，GPT-4、ChatGPT、Claude等LLM逐渐在医疗领域崭露头角。以GPT-4为例，其在美国医师执照考试(USMLE)中的优异表现已远远超出了许多专家的预期。然而，这只是冰山一角。虽然LLM在医疗领域的实际应用尚处于起步阶段，但初步研究已经揭示了其在专科医学研究和潜在临床决策支持方面的巨大潜力。特别是在整合病理学、放射学和基因组学等多模态医学数据的任务中，LLM展现出了其独特的深度解释和关联能力。当然，它们在现实医疗环境中的实际效果和价值仍需要进一步研究和验证。随着这些先进工具的引入，我们不仅期待多源医疗数据的高效整合，还期待AI智能体为医生提供预测分析和患者管理方面的支持。例如，AI代理可以协助分析患者病史、实验室结果和放射学数据，随后提供数据驱动的诊断建议。此外，这些工具还可以进一步帮助医生从众多选项中选择最佳治疗方案，确保患者获得个性化和最佳治疗结果。通过这种方法，我们可以期待一个不仅更科学而且更系统的医疗决策过程，确保患者得到最好的医疗护理。
鉴于法学硕士在医学领域的巨大潜力，本研究旨在对法学硕士在该领域取得的最新进展进行系统和渐进的回顾。它强调了一般和专门医学法学硕士的使用，主要侧重于基于文本的交互。传统的单模态方法往往忽视了医学领域复杂的多模态性质，从而促使开发多模态法学硕士来提高诊断准确性和疗效。尽管取得了显著的进步，但实现真正的个性化、保持持续的模型更新以及为人工智能配备复杂的问题解决能力等挑战仍然存在。在这种背景下，法学硕士驱动的自主代理成为有前途的工具，在医疗保健领域有多种应用。此外，评估医学法学硕士的有效性和安全性至关重要。本综述的重要性在于阐明法学硕士在医疗保健领域的当前作用，评估其对医疗实践的变革性影响，并确定需要解决的障碍，以充分利用其在改善患者护理和推进医学科学方面的潜力。
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