生物医学与健康信息学中的大语言模型：一项结合文献计量分析的研究综述

大语言模型（LLMs）已迅速成为生物医学与健康信息学（BHI）中的重要工具，为数据分析、临床诊疗和科研开展提供了新途径。本研究旨在全面概述 LLM 在 BHI 中的应用，彰显其变革潜力，并探讨相关的伦理与实践挑战。我们回顾了 2022 年 1 月至 2023 年 12 月期间的 1,698 篇研究文章，并按研究主题和诊断类别对其进行了分类。此外，我们进行了网络分析以绘制学术合作与研究动态图谱。研究发现，LLM 在多种 BHI 任务中的潜在应用显著增加，包括临床决策支持、患者交互和医学文档分析。值得注意的是，LLM 有望在提升诊断工具和患者护理方案的准确性方面发挥重要作用。网络分析揭示了跨机构间密集且动态演化的合作关系，凸显了 BHI 中 LLM 研究的跨学科特性。一个显著趋势是 LLM 在心理健康和神经系统疾病等特定疾病类别管理中的应用，展现了其影响个性化医疗和公共卫生策略的潜力。LLM 在进一步变革生物医学研究和医疗服务方面具有广阔前景。尽管前景乐观，但模型验证所涉及的伦理影响与挑战仍需严格审视，以在临床环境中最大化其收益。本综述可作为医疗领域利益相关者（包括研究人员、临床医生和政策制定者）了解 LLM 在 BHI 中现状与未来潜力的参考资源。