想深入研究医疗大模型，面对浩如烟海的论文和分散的数据集，往往容易迷失方向，不知从何入手构建系统的知识体系

想深入研究医疗大模型，面对浩如烟海的论文和分散的数据集，往往容易迷失方向，不知从何入手构建系统的知识体系。

GitHub 上这份 MedLLMsPracticalGuide 项目，恰好提供了一套详尽的“医疗大模型实战指南”，背书是刚刚发表在 Nature Reviews Bioengineering 的综述文章。

梳理了从模型构建（预训练、微调、提示工程）到具体应用的全流程，涵盖了 BioGPT、Med-PaLM 等主流模型架构。

GitHub：http://github.com/AI-in-Health/MedLLMsPracticalGuide

收录了 PubMed、MIMIC-III 等核心医疗数据集，并详细拆解了文本摘要、问答、实体抽取等具体的下游任务，方便按图索骥。

不仅汇总了现有的开源资源，还深入探讨了幻觉、隐私安全等挑战，以及多模态、Agent 等未来技术演进方向。

无论是刚入门的研究生，还是寻找落地场景的开发者，这份清单都值得收藏，能帮我们节省大量筛选资料的时间。