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大型语言模型（LLM）纳入医疗应用中，从药物发现和开发到临床决策支持，协助远程医疗，医疗设备和医疗保健保险应用，都引起了整个医疗保健行业的广泛关注。此观点论文旨在讨论建立LLM驱动的医疗AI应用程序的内部运作，并为其开发引入全面的框架。我们回顾了现有文献，并概述了在专业医学环境中应用LLM的独特挑战。此外，我们引入了一个三步框架来组织医疗LLM研究活动：1）建模：将综合医疗工作流程分解为开发医学特定模型的可管理步骤； 2）优化：通过精心设计的提示和集成外部知识和工具来优化模型性能，3）系统工程：将复杂的任务分解为子任务，并利用人类专业知识来构建医疗AI应用程序。更重要的是，我们提供了一本详细的用例剧本，描述了各种LLM供电的医疗AI应用程序，例如优化临床试验设计，增强临床决策和推进医学成像分析。最后，我们讨论了使用LLM构建医疗AI应用的各种挑战和考虑因素，例如处理幻觉问题，数据所有权和合规性，隐私，知识产权考虑，计算成本，可持续性问题和负责任的AI要求。

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