随机鸽子还是ICU专家？大型语言模型在危重医学中的应用：一项综述

随着人工智能（AI）快速发展，大型语言模型（LLMs）在自然语言理解、推理与生成方面展现出强大能力，吸引了大量研究者将其应用于医学与健康领域。危重医学（CCM）为危重患者提供诊断与治疗，这些患者往往需要在ICU中进行密集监测与干预。大型语言模型能否应用于CCM？它们是类似随机鸽子还是ICU专家以辅助临床决策？本综述旨在为CCM中LLMs的应用提供全景图景。检索包括PubMed、Embase、Scopus、Web of Science、CINAHL、IEEE Xplore和ACM Digital Library在内的七个数据库，从2019年1月1日至2024年6月10日。纳入讨论LLMs在危重医学环境中应用的同行评议期刊与会议文章。初始检索了619篇文献，最终筛选出24篇进行最终审阅。本综述将CCM中LLMs的应用归分为三类：临床决策支持、医学文档与报告、以及医学教育与医生-患者沟通。LLMs在处理非结构化数据方面具有优势，无需手动特征工程。同时，将LLMs应用于CCM面临挑战，包括幻觉现象、解释性差、偏见与对齐问题，以及隐私与伦理问题。未来研究应增强模型的可靠性与解释性，集成最新医学知识，并加强隐私与伦理规范。随着LLMs的演进，它们可能成为CCM中的关键工具，帮助改善患者预后并优化医疗服务的交付。本研究是CCM中LLMs应用的首篇综述，为研究者、临床医生及政策制定者提供了了解LLMs在CCM中当前状况及未来潜力的全面视角。