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本报告由 MaltSci•麦伴科研 基于最新文献和研究成果撰写

医学大语言模型的作用是什么？ ​

摘要 ​

随着人工智能技术的快速发展，尤其是大型语言模型（LLMs）的出现，医学领域的研究与实践正经历着深刻的变革。LLMs通过深度学习技术，能够处理和生成自然语言，展现出在医学文献检索、临床决策支持、患者教育及医疗记录管理等方面的显著应用潜力。近年来的研究表明，LLMs在多种医疗场景中发挥着重要作用，如辅助诊断、生成临床报告和优化患者教育过程。然而，随着LLMs在医疗领域的深入应用，数据隐私、伦理问题及模型的准确性与可靠性等挑战也逐渐显现。本文系统探讨了LLMs在医学中的角色，分析了其应用现状、面临的挑战及未来发展方向。通过对大型语言模型的基本概念及其在医学中的应用进行深入分析，本文指出LLMs在提高医疗信息获取与处理效率、促进医患沟通方面的潜力。同时，强调了在应用过程中需关注的数据隐私与伦理问题，以及如何有效整合LLMs与现有医疗实践。最后，展望了未来的研究方向，提出技术进步、政策法规的完善及跨学科合作的重要性，以推动LLMs在医学领域的安全与有效应用。

大纲 ​

本报告将涉及如下问题的讨论。

  • 1 引言
  • 2 大型语言模型的基本概念
    • 2.1 大型语言模型的定义与发展历程
    • 2.2 大型语言模型的工作原理
  • 3 大型语言模型在医学中的应用
    • 3.1 医学文献检索与信息提取
    • 3.2 临床决策支持系统
    • 3.3 患者教育与沟通
  • 4 大型语言模型在医学应用中的挑战
    • 4.1 数据隐私与伦理问题
    • 4.2 模型的准确性与可靠性
    • 4.3 临床环境中的适应性
  • 5 未来发展方向与前景
    • 5.1 技术进步对医疗的影响
    • 5.2 政策与法规的完善
    • 5.3 跨学科合作的重要性
  • 6 总结

1 引言 ​

近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，特别是大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的出现，医学领域的研究与实践正经历着深刻的变革。LLMs是通过深度学习技术训练而成的模型，能够处理和生成自然语言，从而在医学文献检索、临床决策支持、患者教育及医疗记录管理等方面展现出显著的应用潜力[1]。这一技术的迅速发展不仅提升了医疗信息的获取与处理效率，还为医生与患者之间的沟通提供了新的工具和方法[2]。然而，随着LLMs在医疗领域的应用逐渐深入，数据隐私、伦理问题及模型的准确性与可靠性等挑战也日益凸显[3]。

LLMs在医学中的应用已引起广泛关注，其潜力和局限性同样成为研究者探讨的热点。近年来的研究表明，LLMs能够在多种医疗场景中发挥作用，包括辅助诊断、生成临床报告以及优化患者教育过程[4][5]。例如，在眼科领域，LLMs已经被应用于复杂病例的分析，展现出与专家相当的效果[6]。此外，这些模型在促进医学教育和研究方面的作用也得到了充分认可，许多研究表明，LLMs可以有效支持医学写作和信息提取[4]。

尽管LLMs在医学应用中展现出广泛的前景，但其发展也面临诸多挑战。首先，数据隐私与伦理问题是当前LLMs应用中的重要考量，如何确保患者信息的安全与隐私成为研究的重点[7]。其次，模型的准确性与可靠性问题也不容忽视，尤其是在涉及临床决策时，LLMs的“幻觉”现象可能导致错误的信息生成，进而影响医疗决策的安全性[8]。最后，如何在临床环境中有效整合LLMs，使其与现有的医疗实践相辅相成，也是未来研究的重要方向[9]。

本报告将系统探讨大型语言模型在医学领域的角色，分析其应用现状、面临的挑战及未来发展方向。具体内容组织如下：首先，介绍大型语言模型的基本概念，包括其定义与发展历程，以及工作原理；其次，重点分析LLMs在医学中的具体应用，涵盖医学文献检索、临床决策支持和患者教育等方面；接着，讨论LLMs在医学应用中面临的挑战，包括数据隐私、模型准确性和临床适应性；最后，展望未来发展方向，探讨技术进步、政策法规的完善以及跨学科合作的重要性。通过对当前文献的综述，我们期望为研究人员和医疗从业者提供有价值的参考与启示，推动LLMs在医学领域的安全与有效应用。

2 大型语言模型的基本概念 ​

2.1 大型语言模型的定义与发展历程 ​

大型语言模型（LLMs）是人工智能领域的重要创新，主要通过自然语言处理（NLP）技术，理解、解释并生成类似人类的语言响应。它们的应用范围广泛，涵盖了医疗保健的多个方面，包括医疗问答、临床报告生成等任务。随着大型语言模型在医疗领域的应用日益增多，医疗从业人员需要深入了解这些模型的基本概念、发展历程及其潜在应用。

大型语言模型的基本概念是指通过对大量文本数据的训练，这些模型能够生成与人类语言相似的输出。它们基于深度学习的变换器架构，能够在大规模文本语料库上进行预训练，进而实现文本的理解与生成[10]。这类模型的应用在医疗领域正在逐渐成型，从最初的医学问答到临床文档管理、医学文献摘要等方面，都显示出了巨大的潜力[1]。

大型语言模型的发展历程可以追溯到自然语言处理技术的早期阶段。随着计算能力的提升和数据集的扩大，这些模型逐渐演变为更复杂的系统，能够处理更为复杂的语言任务。近几年来，特别是ChatGPT等模型的出现，使得医疗领域对大型语言模型的关注度显著上升。这些模型在临床应用中的表现，包括在诊断支持、患者沟通和教育等方面，都显示出其有效性和应用潜力[3]。

在医疗领域，大型语言模型的角色不断扩展，主要包括以下几个方面：一是辅助诊断，能够通过分析患者信息提供初步的诊断建议；二是提升医疗文书的编写效率，帮助医生快速整理和生成临床文档；三是改善患者与医疗提供者之间的沟通，促进信息的有效传递[11]。然而，尽管大型语言模型在医疗应用中展现出诸多优势，它们也面临着一些挑战，例如模型的可解释性不足、可能产生的偏见以及伦理问题等，这些都需要在未来的研究和应用中予以解决[5][7]。

总之，大型语言模型作为一项前沿技术，正在重新定义医疗实践的许多方面。随着技术的不断进步和应用的深入，了解其基本概念、发展历程及应用潜力，对于医疗专业人员来说至关重要。这将有助于他们更好地适应这一快速变化的技术环境，从而在临床实践中实现更高效的患者管理和治疗。

2.2 大型语言模型的工作原理 ​

大型语言模型（LLMs）是一种人工智能（AI）模型，利用自然语言处理（NLP）技术来理解、解释和生成类似人类的语言响应。这些模型通过处理大量文本数据，能够执行多种任务，如回答医学问题、生成临床报告、提供个性化学习辅助等[1]。LLMs的工作原理基于深度学习算法，尤其是变换器（transformer）架构，这使得它们能够在广泛的文本语料库上进行预训练，以理解语言的复杂性和上下文。

在医学领域，LLMs的应用正在迅速扩展，涵盖了医疗教育、科学研究、临床实践和护理等多个方面。具体而言，LLMs可以支持课程设计，充当个性化学习助手，创建标准化的模拟病人场景；在科学研究中，它们能够协助撰写论文、数据分析和优化实验设计；在临床实践中，LLMs有助于医学影像分析、决策支持、患者教育和沟通；在护理领域，它们可以减少重复性任务，促进个性化护理和自我护理，提高管理效率[12]。

LLMs在医疗中的潜在应用包括但不限于以下几个方面：

  1. 临床决策支持：LLMs能够帮助医生分析病历，提供诊断建议和治疗方案，从而提升临床决策的效率和准确性。
  2. 患者管理：这些模型能够为慢性病患者提供个性化的健康管理建议，并通过与患者的互动提升其治疗依从性[6]。
  3. 医疗文献的总结与管理：LLMs能够快速处理和总结大量的医学文献，帮助医生保持对最新研究的了解[10]。
  4. 教育与培训：在医学教育中，LLMs可以作为辅助工具，帮助学生和专业人员更好地理解复杂的医学概念和案例[9]。

然而，尽管LLMs在医疗领域展现出显著的潜力和有效性，但其在实际应用中仍面临诸多挑战。这些挑战包括伦理复杂性、潜在的缺乏同理心、偏见响应的风险，以及对模型输出的解释性不足等[12]。因此，未来的研究应专注于克服这些障碍，以确保LLMs在医疗领域的有效和伦理应用[1][12]。

3 大型语言模型在医学中的应用 ​

3.1 医学文献检索与信息提取 ​

大型语言模型（LLMs）在医学领域的应用正迅速发展，展现出广泛的潜力与实际价值。LLMs利用自然语言处理技术，能够理解、解释和生成类似人类的语言响应，从而在医疗教育、临床实践和科研等多个方面发挥作用。

在医疗教育方面，LLMs可以作为个性化学习助手，支持课程设计，创建标准化的模拟患者场景，以提高医学生和医务人员的学习效果[12]。这些模型还可以帮助撰写论文、进行数据分析和优化实验设计，从而提升科研效率[12]。

在临床实践中，LLMs能够辅助医学影像分析、决策支持、患者教育和沟通。它们通过整合多模态临床数据，能够在疾病筛查、诊断决策、个性化治疗推荐和医疗资源获取方面，与专家表现出相当的效能[6]。此外，LLMs还被应用于临床文档管理和医学文献总结，提升医疗服务的效率和质量[10]。

然而，尽管LLMs在医疗领域的应用前景广阔，但也面临着诸多挑战。这些模型在安全临床部署时存在局限性，包括频繁的错误回答、缺乏上下文意识、训练数据和方法的不透明性，以及可能重现偏见[8]。因此，医疗从业者必须充分理解LLMs的潜力与局限，以便在临床咨询中明智地使用这些工具，并倡导其合理应用，以增强专业护理[8]。

总体而言，LLMs的快速发展为医学带来了新的机遇，能够推动医疗服务的变革。未来的研究应着重于克服这些技术和伦理挑战，以确保LLMs在医学领域的有效和伦理应用，最终实现精准医疗和更高效的患者管理[6][12]。

3.2 临床决策支持系统 ​

大型语言模型（LLMs）在医学中的应用正在迅速发展，尤其是在临床决策支持系统方面。这些模型是基于深度学习的人工智能系统，旨在理解和生成自然语言，从而在多个医疗领域提供支持。根据文献，LLMs的潜在应用包括临床决策支持、患者管理、教育以及医疗文献的总结等[10][13]。

在临床决策支持方面，LLMs可以通过提取和总结临床数据来提高医疗服务的效率和准确性。例如，在围手术期医学中，LLMs能够分析患者信息并为临床决策提供建议，从而支持医疗工作者在诊断和治疗过程中的决策[13]。此外，这些模型还可以用作监测工具和预测模型，帮助医生识别患者可能的健康风险和病情恶化的迹象[13]。

在教育领域，LLMs被视为一种重要的资源，可以为患者及其家属提供个性化的教育支持。它们能够生成易于理解的医疗信息，帮助患者更好地理解其健康状况和治疗方案[14]。这种教育功能对于改善患者的参与度和慢性病管理尤为重要[13]。

尽管LLMs在临床应用中展现出巨大的潜力，但其整合仍面临许多挑战。这些挑战包括模型的偏见、可靠性和透明性等问题[14]。因此，在将LLMs融入临床工作流程时，必须遵循严格的验证和质量保证标准，以确保患者的安全和治疗效果[14]。

总之，LLMs在医学中的角色正在不断演变，从辅助决策工具逐渐向更为全面的医疗支持系统转变。随着技术的进步和应用的拓展，LLMs有望在提高患者护理质量和优化医疗工作流程方面发挥更为重要的作用[10][13]。

3.3 患者教育与沟通 ​

大型语言模型（LLMs）在医学领域的应用日益广泛，特别是在患者教育与沟通方面，展现出显著的潜力。LLMs能够通过解析和生成自然语言文本，帮助医务人员更有效地与患者进行沟通，提升患者的理解能力和参与感。

首先，LLMs在患者教育中发挥了重要作用。它们可以提供个性化的信息，帮助患者理解其健康状况、治疗方案和预防措施。例如，LLMs能够生成关于疾病的详细解释、治疗过程的步骤以及可能的副作用等内容，使患者在医疗决策中更加知情和主动。这种个性化的教育方式有助于增强患者的自我管理能力和健康素养，从而提高治疗效果[15]。

其次，在医患沟通中，LLMs可以作为一种辅助工具，改善信息的传递和理解。它们能够实时回答患者的疑问，提供准确的医学信息，减少因信息不对称导致的焦虑和误解。例如，在讨论复杂的医疗方案或治疗选择时，LLMs可以帮助医务人员将专业术语转化为患者易于理解的语言，从而提升沟通的有效性[12]。这种能力不仅可以提升患者的满意度，还能促进医患关系的建立和信任感的增强。

然而，LLMs在患者教育与沟通中的应用也面临一些挑战。例如，模型的回答可能受限于输入的准确性和完整性，存在信息不准确或不适用的风险。此外，LLMs在情感识别和人际互动方面的能力有限，可能无法完全替代人类医务人员在沟通中所需的同理心和情感支持[3]。因此，在使用LLMs时，需要谨慎评估其适用性，并结合传统的沟通方式，以确保患者获得全面和高质量的医疗服务。

综上所述，大型语言模型在患者教育与沟通中展现出显著的应用潜力，通过提供个性化信息和改善信息传递，能够有效支持患者的医疗决策和健康管理。然而，医务人员在应用这些技术时，需注意其局限性，并采取适当措施以保障沟通的质量和效果。

4 大型语言模型在医学应用中的挑战 ​

4.1 数据隐私与伦理问题 ​

大型语言模型（LLMs）在医学应用中展现出巨大的潜力，能够显著改善诊断、治疗规划和患者参与等多个方面。然而，这些模型的整合也带来了重大的伦理挑战和数据隐私问题。

首先，LLMs在医疗领域的应用涉及多个关键方面。它们能够通过自然语言处理（NLP）技术提升临床决策支持、医学教育、诊断和患者护理等功能[16]。例如，LLMs在基因组分析、药物开发和精准医学中显示出革命性的潜力，能够揭示复杂生物数据中的隐藏模式和见解[17]。然而，尽管LLMs具有强大的分析能力，它们在实际应用中仍面临着数据隐私和伦理问题的严峻挑战。

数据隐私问题尤为突出。LLMs在训练过程中使用的大量数据可能包含敏感的患者信息，如果没有适当的隐私保护措施，这些信息可能会被不当使用或泄露[18]。在医疗环境中，患者的隐私权和数据安全是首要考虑因素，如何在利用LLMs的强大功能与保护患者隐私之间取得平衡，是当前亟需解决的问题[19]。

此外，LLMs在应用过程中还可能引发一系列伦理问题。例如，模型的偏见和不公正性是一个普遍关注的问题，LLMs可能会在处理不同人群的数据时表现出偏见，从而影响诊断和治疗的公平性[20]。在教育和临床应用中，LLMs的透明性和可解释性也备受关注，缺乏足够的透明度可能导致医疗工作者和患者对模型结果的信任度下降[21]。

为了解决这些挑战，许多研究者呼吁建立统一的伦理框架，以指导LLMs在医疗领域的应用。这一框架应当包括质量控制、隐私保护、透明性、公平性和责任追溯等原则，以确保LLMs的负责任整合，保护患者的权利和安全[6][21]。

综上所述，尽管大型语言模型在医学领域的应用前景广阔，能够推动医疗实践的变革，但其面临的数据隐私和伦理问题也不容忽视。只有通过建立健全的伦理框架和保护措施，才能充分发挥LLMs的潜力，同时保障患者的隐私和权益。

4.2 模型的准确性与可靠性 ​

大型语言模型（LLMs）在医学应用中扮演着越来越重要的角色，然而其准确性与可靠性面临多重挑战。首先，LLMs的架构存在固有的局限性，这些局限性源于自回归预测机制和与不可判定性相关的计算约束，这些因素妨碍了模型实现完美准确性（Ahn 2025）。尽管当前的缓解策略，如链式思维推理和检索增强生成（RAG）框架等，能够在一定程度上提高模型的表现，但仍无法根本解决可靠性问题。

在实际应用中，LLMs在医疗领域的潜力显著，能够增强个体人类能力，尤其是在允许人类验证的特定环境中表现更为出色（Yang et al. 2025）。然而，实际应用中的挑战包括操作脆弱性、伦理和社会考量、性能和评估难度，以及法律和监管合规等（Yang et al. 2025）。这些挑战的解决对于充分发挥LLMs的潜力并确保其在医疗领域的负责任整合至关重要。

特别是在临床决策支持和患者护理等应用中，LLMs展现出令人鼓舞的潜力，但也存在严重的安全和信任问题。例如，LLMs对错误信息的脆弱性已被证实，研究显示通过对模型权重的微小操控，可以故意注入不正确的生物医学事实（Han et al. 2024）。这种现象突显了在医疗环境中应用LLMs的信任和安全性问题，强调了需要强有力的保护措施和严格的验证机制。

此外，LLMs在处理复杂的多模态医疗案例时也面临准确性不足的问题。研究表明，尽管LLMs在处理长篇临床文档时显示出潜力，但在识别缺失信息的任务中表现不佳（Adams et al. 2025）。这种局限性要求对模型进行进一步的优化和改进，以确保其在临床应用中的可靠性。

总之，尽管大型语言模型在医学应用中展现出巨大的潜力，其准确性与可靠性仍需通过技术创新与人类专业知识的结合来加强，特别是在复杂的生物系统中，更需要人类的监督与干预，以确保科学研究的高标准和完整性（Ahn 2025; Yang et al. 2025; Han et al. 2024）。

4.3 临床环境中的适应性 ​

大型语言模型（LLMs）在医学应用中扮演着越来越重要的角色，其主要功能包括增强信息获取、支持诊断、个性化治疗方案的制定以及促进医学教育等方面。LLMs通过利用海量的医学数据来改善决策过程，从而提升患者的治疗效果和个性化医疗水平。这些模型在解释医学文献和综合患者数据方面也发挥了重要作用，能够为医生提供实时的知识支持，并促进医学教育的发展[15]。

然而，LLMs在临床环境中的适应性面临多重挑战。首先，尽管LLMs在回答医师和患者的问题时表现出准确性，但其在临床实践中的全面整合仍在进行中，尤其需要进一步的研究和规范。具体来说，LLMs的有效整合需要针对特定医学背景和指南进行细化，以确保其在临床决策支持中的可靠性和适用性[1]。

其次，LLMs在临床应用中存在数据完整性、参考文献适用性、响应准确性变异性、对输入措辞的依赖性以及缺乏患者生成问题的能力等局限性，这些都影响了其可重复性和普遍性[15]。例如，LLMs在处理复杂的医疗案例时，可能会出现信息混淆或缺乏上下文意识，进而影响诊断和治疗计划的制定[8]。

此外，LLMs在医疗环境中的应用还需应对伦理问题、数据隐私和安全性等挑战。尤其是在涉及患者数据时，如何确保数据的安全性和隐私保护成为亟待解决的重要问题[22]。这些挑战要求医疗专业人员在使用LLMs时保持谨慎，并积极参与有关如何合理使用这些工具的讨论，以确保它们能够真正增强专业护理，而不是取代临床决策过程[1]。

总的来说，尽管LLMs在医学领域具有显著的潜力和应用前景，但其在临床环境中的适应性需要通过不断的技术完善、规范制定以及对潜在风险的管理来实现，以确保能够有效地提升医疗服务质量和患者安全。

5 未来发展方向与前景 ​

5.1 技术进步对医疗的影响 ​

医疗领域中的大型语言模型（LLMs）正逐渐展现出其独特的作用和潜力，尤其在疾病管理、临床决策支持、患者教育及医疗文档处理等方面。根据现有文献，这些模型的应用正在重新定义医疗服务的交付方式，具有显著的技术进步和未来发展前景。

首先，大型语言模型在慢性眼科疾病管理中显示出可比于专家的有效性。这些模型能够整合多模态临床数据，支持疾病筛查、诊断决策、个性化治疗建议及医疗资源的可及性[6]。然而，这项技术在应用中仍面临三大挑战：模型泛化能力的局限、算法解释性的不足所引发的伦理争议，以及缺乏标准化验证框架。因此，未来的研究应专注于专业模型训练、多模态算法优化，以及建立多国多中心的临床验证平台，进而构建动态监管的伦理框架[6]。

在其他医疗领域，大型语言模型也展现出其潜在的应用价值。例如，它们被认为可以在围术期医学中增强临床决策支持、改进研究数据的聚合与分析，以及优化质量测量和账单合规的文档处理[23]。这些模型的引入，意味着医疗提供者必须适应这一技术，以提高患者护理的质量和效率。

从更广泛的角度来看，随着大型语言模型的快速发展，医疗界面临着一个重要的转折点。LLMs不仅是回答医疗问题的工具，未来有望发展成为更全面的、能够进行多模态校准决策的通用生物医学AI系统。这一转变可能会提升患者参与度，提供个性化支持，改善慢性疾病管理[10]。

然而，随着这些技术的不断进步，伦理和安全性问题依然是亟待解决的挑战。文献指出，尽管LLMs在提高患者参与和获取医疗服务方面具有潜力，但它们的应用也带来了隐私和安全方面的担忧[22]。因此，建立有效的政策指导和标准化流程，以确保这些模型的安全和伦理使用，将是未来发展的重要方向[12]。

总体而言，大型语言模型在医疗领域的应用前景广阔，随着技术的不断演进，它们有望成为精确医疗的重要组成部分，推动医疗服务向更加高效和个性化的方向发展。为了实现这一目标，未来的研究需要在提高模型准确性、解决伦理问题和优化临床应用等方面进行深入探索[1][24]。

5.2 政策与法规的完善 ​

医疗领域的大型语言模型（LLMs）在促进健康信息交流、改善医疗服务和支持临床决策等方面发挥着重要作用。随着这些模型的不断发展，它们的应用范围也在不断扩大，未来的潜力和挑战也日益显现。

首先，LLMs在医疗中的主要作用包括支持临床决策、改善患者沟通、促进医疗教育以及提高医疗效率。例如，LLMs可以用于生成临床报告、回答医疗问题、提供个性化治疗建议等。这些模型在处理复杂健康问题（如产后抑郁）时表现出了更高的准确性和临床相关性，标志着数字健康工具和虚拟助手的范式转变[25]。此外，LLMs的多模态能力使其能够整合不同来源的临床数据，进而在疾病筛查和诊断决策中与专家的表现相当[6]。

然而，LLMs的整合也面临诸多挑战，包括隐私保护、伦理问题和模型偏见等。研究表明，LLMs在某些情况下可能会传播有害的、基于种族的医学内容，这引发了对其在医疗环境中使用的深刻担忧[7]。因此，未来的发展方向需要关注这些模型的伦理使用、准确性和透明性，以确保它们能够安全有效地应用于医疗系统中。

在政策与法规的完善方面，必须建立健全的伦理框架和监管机制，以应对LLMs带来的挑战。这包括制定偏见缓解策略、隐私保护措施和公平性原则，确保全球范围内的医疗资源公平可及[26]。此外，随着LLMs的应用越来越广泛，必须进行严格的验证和质量保证，以确保其在临床实践中的可靠性和有效性[14]。

未来的研究应集中于克服当前的障碍，推动LLMs在医疗领域的有效和伦理应用。这可能包括对多模态LLMs的进一步探索、对算法的深入理解，以及在医疗教育和临床实践中实现更高效的整合[27]。通过这些努力，LLMs有望成为精准医疗的重要组成部分，推动健康管理的全面进步。

5.3 跨学科合作的重要性 ​

在生物医学领域，医疗大型语言模型（LLMs）正逐渐成为重要的工具，展现出广泛的应用潜力。这些模型通过分析和生成自然语言文本，为临床决策支持、患者互动、医疗文档分析等多种任务提供了新的解决方案。具体而言，LLMs在提升诊断工具的准确性和患者护理协议方面，显示出显著的应用前景[28]。

随着LLMs的迅速发展，其在医疗领域的应用也呈现出多样化的趋势。例如，在医疗教育中，LLMs可以作为个性化学习助手，支持课程设计和模拟患者场景的创建；在临床实践中，它们能够辅助医学影像分析、决策制定以及改善医患沟通[3][12]。此外，LLMs在特定疾病管理中，如心理健康和神经系统疾病的应用，展示了它们在个性化医学和公共卫生策略中的潜力[28]。

然而，LLMs的应用并非没有挑战。它们的整合需要跨学科的合作，以确保技术的有效性和安全性。这种合作不仅涉及计算机科学和生物医学，还包括伦理学、法律和社会科学等领域。跨学科的合作能够帮助开发出更为全面的伦理框架和监管机制，以应对LLMs在医疗应用中可能出现的偏见、透明性和可靠性问题[14][25]。

未来，LLMs在医疗领域的发展方向将包括多模态模型的应用，这些模型结合了临床信息、文本和各种影像数据，能够提供更为全面的决策支持[29]。同时，随着对LLMs的研究深入，学术界和行业之间的合作将进一步加强，以促进技术的快速发展和应用落地。建立跨学科的合作网络，有助于汇聚不同领域的专业知识，推动LLMs在医疗中的创新应用，从而提升患者的治疗效果和医疗服务的整体质量[14][16]。

综上所述，医疗大型语言模型在推动医疗实践的变革中发挥着越来越重要的作用，而跨学科的合作则是确保其成功应用和可持续发展的关键因素。通过整合各领域的知识与资源，医疗LLMs有望在未来实现更广泛的应用，推动医疗健康的进步与创新。

6 总结 ​

大型语言模型（LLMs）在医学领域的应用潜力巨大，涵盖了从临床决策支持到患者教育等多个方面。研究表明，LLMs能够有效提高医疗服务的效率和质量，但同时也面临数据隐私、模型准确性和伦理问题等挑战。当前的研究显示，尽管LLMs在辅助诊断和医学文献处理等方面表现出色，但在临床环境中的适应性仍需加强。未来的研究方向应聚焦于技术的持续进步、政策法规的完善以及跨学科合作的重要性，以确保LLMs的安全、有效应用。通过这些努力，LLMs有望成为推动精准医疗和改善患者管理的重要工具，从而在医疗实践中实现更高的价值和影响。

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