大型语言模型在医疗领域的应用 - 许多消费者和医疗服务提供者正在使用由大型语言模型驱动的聊天机器人来回答医疗问题和指导治疗选择 [1] - 这些模型在临床推理方面表现出色 尽管它们最初是为消费者技术领域设计的 用于语言翻译和内容生成等任务 [6] 大型语言模型在USMLE考试中的表现 - 在USMLE Step 3考试中 大型语言模型的表现显著优于许多医生 [2] - 对五个领先的大型语言模型进行了评估 使用2023年USMLE Step 3样本测试中的50个问题 [3] - ChatGPT-4o表现最佳 正确回答了49/50个问题 准确率达到98% [3] - Claude 3.5排名第二 正确回答了45/50个问题 准确率为90% [3][4] - Gemini Advanced排名第三 正确回答了43/50个问题 准确率为86% [3][4] - Grok排名第四 正确回答了42/50个问题 准确率为84% [3][4] - HuggingChat表现最差 正确回答了33/50个问题 准确率为66% [3][4] 各模型的特点 - ChatGPT-4o提供了详细的医学分析 使用类似医学专业人士的语言 并解释了决策过程 [3] - Claude 3.5提供了更人性化的响应 使用更简单的语言和项目符号结构 可能对患者更友好 [4] - Gemini Advanced的答案不如ChatGPT或Claude详细 但简洁明了 [4] - Grok没有提供描述性推理 难以理解其答案的来源 [4] - HuggingChat在回答正确的问题上表现出良好的推理能力 提供了简洁的响应和来源链接 [4] 模型在特定医疗问题上的表现 - 在一个关于75岁女性心脏病的假设问题上 只有Claude生成了正确答案 [5] - 在一个关于20岁男性性传播感染症状的问题上 ChatGPT不仅正确建议进行HIV血清学检测 还建议一周后随访检查 [5] 医疗专用模型的开发 - 谷歌最近推出了Med-Gemini 这是其先前Gemini模型的改进版本 专门用于医疗应用 并配备了基于网络的搜索功能以增强临床推理能力 [6] - 随着这些模型的发展 它们在分析复杂医疗数据 诊断病情和推荐治疗方面的能力将不断提高 [6]