人工智能大模型在眼科临床的应用

期的能力而呼吁暂停大模型研究[2],但学界认为人工智能研究不能回避技术发展，应用大模型是未来必然趋势，应积极探索大模型造福人类的方法[3-4]。大模型这一概念由Bommasani等于2021年提出，亦称为基础模型[5]。使能模型结构等，大模型存在涌现现象[6],即其规模超过某个阈值时，模型的目前大模型已在文字和图像等多模态信息及概念理解方面进行了探索[7-11],而大多数医学数据是以代码、文本、数值及图像为基础，因此大模型已具约80个研究探索了基于电子病历及Medline数据库等的大模型[12]。这些大信息[13-14],以及结构化编码的诊断、治疗、检验和检查结果、医疗费用及保险花费、临床文本、医学图像等多维度医学数据[15]。医学数据是多模态数(一)大模型在眼科的应用前景需要手术治疗等[16-19]。眼科大模型广阔的应用前景值得探索。眼科临床诊变化及预后；或者，在手术过程中以语音提醒手术的注意事项[20],当存在多(二)大模型医学应用的基本特征科大模型应当具备以下2个方面基本特征。1-22];同时，大模型可按照用户要求，将文本答案和可视化信息结果纳入输2.可解释和可更新的医学知识体系：(1)现有大模可同时具备建立知识图谱、推理医学概念之间关系的能力[23]。(2)临床医进展，经过少量数据训练或人工信息反馈，即可完成模型及知识体系迭代[24],(一)数据收集学数据，已可使大模型准确回答常规医学问题，甚至通过美国医学执照考试[25-26],但眼科大模型的开发仍需要呼吁尽可能多的国际机构共同提供大量真(二)性能测试大模型判断结果可能给这类群体造成伤害[27]。此外，大模型可能伪造看似正(三)可解释性(四)隐私保护者隐私[28-29],因此保护患者及用户隐私存在巨大挑战。模型内置数据脱敏(五)成本负担模态数据集[30-31]。数据收集需要在有代表性的前提下保证多样性，可尝试消耗大量能源[32-33],大模型部署所需的硬件和系统维护均需要持续支出费[EB/OL].(2021-03-25)[2023-11-08].ht[2]FutureofLifeInstitute.Pauseter[Z].(2023-03-22)[2023-11-08].https://futureoflife-letter/pause-giant[3]IencaM.Don'tpausegiantAIforthewrongreas[4]RaddaouiAH.PausinggiantAIexperimentswon'twork:sevenerreasons[Z].(2023-04-18)[2023-11-0sign.cc/pausing-giant-ai-experiments-wont-work-seven-killer-reasons-9a56e9af15d9.[5]BommasaniR,Hudsrisksoffoundationmodels[EB/OL].(2021-08-16)[2023-11-08].https:///abs/2108.07258.[6]WeiJ,TayY,Bommasauagemodels[EB/OL].(2022-06-15)[2023-11-08]./abs/2206.07682.[7]GuptaT,MartenR,KembhaviA,etal.taskbenchmark[EB/OL].(2022-04-28)[2023-11-08].https://arxiv.o[8]LuJ,ClarkC,ZellersR,etal.Unified-I0:avision,language,andmulti-modaltasks[EB/OL].(2022-06-17)[2023-11-08]./abs/2206.08916.[9]RameshA,PavlovM,GohG,etal.Zero-shottration[EB/OL].(2021-02-24)[2023-11-08].https://arxiv.o11-08].https://arxiv.orccessmultilinguallanguagemodel8]./abs/2211.05100.org/abs/2303.12961.[13]SushilM,LudwigD,ButteAJ,etal.Developingnotes[EB/OL].(2022-10-12)[2023-11-08]./[14]LiF,JinY,LiuW,etal.Fine-tuningbidim,2019,7(3):el4830.DOI:10.2196/14830.[16]WangSY,HuangJ,HwangH,etal.Levperformnamedentityrecognitioninelectronichealthrecordsssnotestoidentifytheopht2,167:104864.DOI:10.1016/j.ijmedi-relatedclinicalconceptsandtheirattributesusinasednaturallangua2022,22(Suppl3):255.DOI:10.1186/s12911ssing[J].OphthalmicRes,2023,66[19]HuW,WangSY.Predictingglaucomaprogressusingclinicalfree-textnotesandtransferlearningers[J].TranslVisSciTechnol,2022,11(3):37.DOI:10.1167/tvst.11.tps:///abs/2212.04356.dicalchallengeproblems[EB/OL].(2023-05-20)[2023-11-08].https:[22]VaswaniA,ShazeerN,Parmarctestimationusingobservationaldata[J].JEpidemiolCommunityth,2022,76(11):960-966.owinstructionswithhumanfeedback[Z/OL].(202inicalknowledge[EB/OL].(2022-12-26)[2023-11-08].horg/abs/2212.13138.[26]KungTH,CheathamM,MedenillaA,etnguagemodels[J].PLOSDigitHealth,2023,2(2):e71/journal.pdig.0000198.quantifyingandextrapfromlargelanguagemodels[EB/OL].(2020-12-14)[2023-11-08].https:///abs/2012.07805.[29]BranchHJ,CefaluJR,McHughJ,elityofpre-trainedlanguagemodelsviah[30]HoffmannJ,BorgeaudS,Menschfcompute-optimallargelanguagetraining[Z/OL].(2022-12022/hash/cle2faff6f588870935f114ebe04a3e5-Abstract-Conference.htDOI:10.1038/s41597-022-01[32]ChowdheryA,NarangS,DevlinJ,etal.odelingwit