大型语言模型在医疗保健中的角色与潜力：全面评审

大型语言模型（LLMs）通过展示在语言理解和生成方面的显著能力，能够改变医疗保健。它们在标准化医学考试中已经达到了或超越了人类表现，并在皮肤科、放射科和眼科学等专业的诊断中提供了帮助。LLMs可以通过提供准确、易读和富有同理心的回答来增强患者教育，并通过从临床笔记等非结构化数据中高效提取信息来简化临床工作流程。将LLM整合到临床实践中涉及用户界面设计、临床医生培训以及人工智能（AI）系统与医疗专业人员之间的有效协作。用户必须具备坚实的生成性AI知识和领域专业知识，以便对生成内容进行批判性评估。为了负责任地部署，确保患者隐私、数据安全、减轻偏见和保持透明度等伦理考量至关重要。LLMs在医疗保健中的未来方向包括跨学科合作、开发纳入安全和伦理措施的新基准、推进结合文本与影像数据的多模态LLMs、创建能够进行复杂决策的基于LLM的医疗代理、关注罕见疾病等代表性不足的专业以及将LLMs与机器人系统整合以提升程序的准确性。强调患者安全、伦理完整性和以人为本的实施对于最大化LLMs的益处至关重要，同时减轻潜在风险，从而帮助确保这些AI工具增强而非取代医疗保健中的人类专业知识和同情心。