大型语言模型(large language model,LLM)展现出广泛的应用潜力。它能够自动生成高质量的医疗文档,涵盖检查报告、病历和患者教育材料,并能有效提取肿瘤研究的关键信息。基于庞大的临床数据集,LLM能构建精准的肿瘤疾病预测模型,用于评...大型语言模型(large language model,LLM)展现出广泛的应用潜力。它能够自动生成高质量的医疗文档,涵盖检查报告、病历和患者教育材料,并能有效提取肿瘤研究的关键信息。基于庞大的临床数据集,LLM能构建精准的肿瘤疾病预测模型,用于评估肿瘤发生风险和疾病进展趋势。此外,LLM通过整合医学专业知识与患者信息,可作为临床辅助决策支持系统,为医生提供个性化的诊疗方案建议,但不能作为临床决策常规工具。在肿瘤药物临床试验中,LLM运用自然语言处理技术筛选潜在受试者,优化试验设计流程,显著提升试验成功率。此外,LLM在康复治疗和心理治疗等领域也展现出潜在应用价值,有助于增强患者的语言认知能力,并有效缓解其焦虑情绪。通过患者教育与医患共同决策机制,LLM促进了患者对疾病和治疗的理解,加强了医患间的沟通与协作。尽管如此,当前LLM模型在准确性、数据隐私保护、监管合规性和伦理等方面仍存在一定局限性。展开更多
文摘大型语言模型(large language model,LLM)展现出广泛的应用潜力。它能够自动生成高质量的医疗文档,涵盖检查报告、病历和患者教育材料,并能有效提取肿瘤研究的关键信息。基于庞大的临床数据集,LLM能构建精准的肿瘤疾病预测模型,用于评估肿瘤发生风险和疾病进展趋势。此外,LLM通过整合医学专业知识与患者信息,可作为临床辅助决策支持系统,为医生提供个性化的诊疗方案建议,但不能作为临床决策常规工具。在肿瘤药物临床试验中,LLM运用自然语言处理技术筛选潜在受试者,优化试验设计流程,显著提升试验成功率。此外,LLM在康复治疗和心理治疗等领域也展现出潜在应用价值,有助于增强患者的语言认知能力,并有效缓解其焦虑情绪。通过患者教育与医患共同决策机制,LLM促进了患者对疾病和治疗的理解,加强了医患间的沟通与协作。尽管如此,当前LLM模型在准确性、数据隐私保护、监管合规性和伦理等方面仍存在一定局限性。
