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医疗格兰纳:基于大语言模型生成的医学指导以支持医生进行
诊断
APREPRINT
DebodeepBanerjeeBurcuSayinStefanoTeso
DI,UniversityofPisaDISI,UniversityofTrentoCIMeC,universityofTrento
DISI,UniversityofTrentoDISI,UniversityofTrento
AndreaPasserini
DISI,UniversityofTrento
本
译
中ABSTRACT
2
v医学决策是一项至关重要的任务，其中的错误可能导致严重甚至危及生命的后果。虽然完全
1自动化仍然具有挑战性，但结合机器智能与人类监督的混合框架提供了一种实用的替代方
3
4案。在本文中，我们介绍了医疗格兰蛋白，这是一个轻量级且无需标注的框架，它使用大型
4语言模型（LLM）从原始医疗记录生成临床指导，然后由医生用于预测诊断。医疗健兰使用
0.一种受贝叶斯启发的提示策略，尊重临床数据的时间顺序。初步实验表明，由LLM与医疗
7格尔兰生成的指导能够提高诊断性能，特别是在召回率和分数方面。
0
5
2
:
v1介绍
i
x
r
a医学诊断是患者护理的关键组成部分，准确确定患者出院时的诊断是一项医师的重要职责。研究人员探索了
通过预测与患者的诊断相关的临床代码[DeLimaetal.,1998,Edinetal.,2023,Baksietal.,2025,Boyleetal.,
2023,Edinetal.,2023]来自动化这一过程。然而，鉴于此类决策的重要性，完全依赖机器生成的结果并不明智
[GovernmentofCanada,2019,EuropeanCommission,2021]。
一种流行的策略是通过使用学习延期决策[Madrasetal.,2018,MozannarandSontag,2020,Keswanietal.,2022,
VermaandNalisnick,2022,Liuetal.,2022]和学习赞美[Wilderetal.,2021]来减轻完全由机器生成的预测的风
险。然而，在这种情况下，当机器进行预测时，人在做决定时要么没有得到帮助，要么在机器做出决定时根
本不知道系统的存在。以前的研究探索了混合人机医疗决策场景，Banerjeeetal.[2024]将这一现象识别为职
责分离，并认为这是次优的，因为两个代理中的一个始终在做决定时不被辅助。显然，这个问题会损害任何
决策系统的可靠性和效率。
上述讨论的问题导致了在构建可靠的决策框架时，人与机器共同贡献的真空状态。一个可能的解决方案是利
用机器智能作为人类的帮助工具，并保持人类为最终决策者。Banerjeeetal.[2024]提供了一个类似的解决方
案，通过微调视觉语言模型（VLM）生成放射学报告。然而，微调LLM/VLM可能会变得计算成本高昂。
基于这些见解，我们提出了MEDGELLAN，一个新颖的流程，其中使用了助手大型语言模型(LLM)来分析
并提供指导以诊断患者的健康状况，并在后期阶段，医生可以利用指导来做出最终诊断（参见Figure1-左）。
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