顶级医院和药企疯抢医学LLM人才？
GPT-4误诊率超30%，Med-PaLM2凭什么逼近医生水平？
如今
❓百万年薪岗位激增： 辉瑞开出28万美金 年薪急招多模态药物研发工程师
❓临床价值爆发： 斯坦福医院用LLM分析电子病历，诊断效率提升40%
❓技术临界点突破：
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BioGPT实现基因突变致病性精准解读 （准确率92.3%）
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LLaVA-Med支持**“描述病灶→定位CT影像”** 跨模态诊断
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联邦学习破解医疗隐私困局， 模型训练不泄露患者数据
在医学领域，一场由 大语言模型（LLM） 引领的变革正悄然发生。
从精准的医学问答到多模态融合的智能诊断，这些强大的模型正重塑着医学研究和临床实践的未来图景。
这次我们邀请了佛罗里达亚特兰大大学研究员、计算遗传学、人工智能、生物信息学领域审稿人Wind老师， 在 6月26日晚19点 ， 带大家揭开大语言模型在医学应用中的神秘面纱。
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（文末有福利）
硬核内容速览✨
革命性技术拆解
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专业微调实战： 3步将通用LLaMA改造成医学专家（PubMed文献+指令微调技巧）
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多模态诊疗系统： 融合CT影像+病历文本的Med-Flamingo架构解析
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安全落地方案： 差分隐私+联邦学习在电子病历分析中的工程实现
场景化案例演示
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三甲医院应用： 输入“毛玻璃结节直径>5mm”，1秒定位肺部CT病灶
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药企研发加速： 用LLM筛选500万文献，3天发现抗癌药物新靶点
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基层医疗赋能： 乡村医生通过ChatDoctor问诊罕见病，准确率超85%
未来医疗AI趋势
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手术机器人听懂“避开0.2mm神经束”的语音指令
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可穿戴设备+LLM实现心脏病突发提前72小时预警
本次直播不仅会讲解LLM如何处理医学文献、电子病历等复杂数据 ，还将展示它们在临床决策支持、药物研发、医学教育等 多方面的实际应用案例。
直播大纲
Part 1： 引言与背景
Part 2： 研究现状综述
Part 3： 专业模型与核心技术细节
Part 4： 热点方向与典型应用场景
Part 5： 未来发展趋势
Part 6： 互动答疑与案例分享
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