AI for Biomedicine in the Era of Large Language Models

本篇文章属于LLM系列内容，旨在对《AI在大语言模型时代下的生物医学应用》这一文献进行语言转换处理。

大语言模型时代的生物医学人工智能

• 摘要
  • 1 引言
  • 2 基于各类生物医学数据的LLMS
  • 3 结论及未来研究方向

摘要

人工智能在生物医学领域的应用范围极为广泛，其能力覆盖了从原子层面（如求解量子系统中的偏微分方程）到分子层面（如预测化学或蛋白质结构），再到社会层面的传染病爆发预测等多个方面。以ChatGPT为代表的模型为例，当前大型语言模型在自然语言处理任务中表现出了卓越的能力，例如语言翻译、聊天机器人构建以及问题回答等。当我们审视生物医学数据时，可以发现其在序列特性上与自然语言存在相似之处——生物医学文献和健康记录以文本形式存在；而生物序列或按顺序排列的测序数据，以及传感器采集的数据（如大脑信号）则呈现出时间序列的特征。由此引发了一个问题：是否能够借助近期大型语言模型所展现出的潜力，进一步推动生物医学知识的探索与发现？本教程将重点探讨大型语言模型在三类关键类型的生物医学数据中的应用：1）文本数据；2）生物序列；3）大脑信号。同时，我们还将深入分析该类模型在生物医学研究过程中所面临的挑战，例如如何保障结果的可信性、实现个性化应用以及应对多模态数据表示的需求。

1 引言

2 基于不同生物医学数据的LLMS