大型语言模型 (LLM) 在医疗保健领域的主要应用是自动化任务、改进决策和增强患者互动。这些模型处理大量的医疗数据，如临床笔记、研究论文或患者记录，以帮助诊断病情、生成报告或回答患者的疑问。通过与现有的医疗保健系统集成，它们减少了手动工作量，并帮助专业人员专注于关键任务。开发人员在定制这些模型以满足监管和准确性标准，同时确保它们在安全环境中运行方面发挥着关键作用。
一个常见的应用是临床文档记录。 LLM 可以转录和总结医生与患者在预约期间的对话，从而减少临床医生在管理任务上花费的时间。 例如，一个模型可以分析录制的对话，生成结构化笔记，标记关键症状或治疗计划，以便纳入电子健康记录 (EHR)。 开发人员通常致力于微调模型，以识别医学术语并避免错误，例如错误地解释药物名称或剂量。 与 EHR API 的集成可确保无缝数据传输，同时遵守 HIPAA 等隐私法规。 挑战包括处理模糊语言（例如，患者俚语）以及在多轮对话中保持上下文。
另一个领域是患者支持和分诊。 LLM 支持聊天机器人，回答常见的健康问题、提供药物提醒或根据用户输入评估症状。 例如，聊天机器人可能会询问患者有关他们的发烧和咳嗽情况，然后建议潜在的原因（例如，流感与过敏）并推荐下一步措施（例如，休息或寻求紧急护理）。 开发人员必须设计这些系统，以避免越界提供医疗建议，通常会加入安全措施，将复杂的病例升级给人类提供者。 此外，模型会接受匿名数据集的训练，以确保它们不会无意中暴露敏感信息。 技术考虑因素包括实时交互的低延迟响应时间和对不同人群的多语言支持。
最后，LLM 通过分析科学文献或识别患者数据中的模式来协助医学研究。 研究人员可能会使用它们来扫描数千篇论文，寻找基因与疾病之间的联系，或者生成药物再利用的假设。 例如，在肿瘤学研究中训练的模型可以突出显示未充分研究的生物标志物，作为癌症疗法的潜在靶点。 开发人员通常构建管道，将非结构化文本（PDF、数据库）预处理为 LLM 可用的格式，并根据特定领域的知识库验证输出。 挑战包括减轻训练数据中的偏差并确保结果的可重复性。 这些工具是对人类专业知识的补充，但需要仔细验证，以避免传播不正确的声明或过时的做法。