综述：ChatGPT及其他大型语言模型在儿童哮喘研究中的应用

《Paediatric Respiratory Reviews》：ChatGPT and other large language models for childhood asthma

儿童哮喘护理中商业化大语言模型（如ChatGPT、Claude）的潜力与挑战。研究表明，LLMs能提供准确且易懂的哮喘教育信息，辅助家庭管理和临床决策，但存在幻觉、偏见及隐私风险，需进一步验证安全性和实用性。

　　在2022年之后，大型语言模型（LLMs）如ChatGPT、Claude和Gemini等迅速进入了公众视野，成为人们获取信息的重要工具。这些模型基于人工智能技术，特别是自然语言处理（NLP）领域，能够理解和生成人类语言，为各种应用场景提供了强大的支持。然而，儿童哮喘仍然是最常见的慢性儿科疾病之一，其管理中仍然存在诸多挑战，如治疗依从性不足、患者教育不充分、医疗资源有限等。因此，LLMs在儿童哮喘护理中的应用既带来了机遇，也伴随着潜在的风险和限制。

目前，LLMs在儿童哮喘相关问题上的表现已经引起了广泛关注。研究表明，这些模型能够生成医学上准确且易于理解的回答，为家庭和医疗工作者提供有价值的辅助。例如，一项研究对10个LLMs进行了评估，发现它们在回答由哮喘患儿家长提出的10个常见问题时，医疗准确性评分普遍较高，尤其是付费版本的模型表现优于免费版本。同时，家长对答案的可理解性也给予了积极评价，超过90%的家长认为这些回答清晰易懂。这表明，LLMs在为家长提供哮喘相关信息方面具有一定的潜力，尤其是在解释医学术语、提供治疗建议以及帮助家庭更好地理解疾病管理策略方面。

然而，尽管LLMs在某些方面表现出色，它们的局限性同样不可忽视。首先，模型可能会产生“幻觉”（hallucination），即在没有足够依据的情况下生成看似合理但实际不准确的信息。这种情况在临床环境中尤其危险，因为错误的医疗建议可能导致患者误诊或延误治疗。其次，LLMs在处理不同语言和文化背景的信息时可能存在偏差。由于它们的训练数据来源于广泛的文本资料，这些数据可能包含特定群体的观点或经验，从而影响模型输出的普遍适用性。此外，数据隐私和伦理问题也是使用LLMs时需要重点关注的内容。家庭在使用这些模型时，可能会无意中输入敏感的健康信息，而这些信息在商业平台上可能缺乏足够的保护措施，从而增加数据泄露的风险。

在医疗专业人员的角度来看，LLMs可以成为临床工作的有力助手。它们能够快速总结医学指南、提取科学文献中的关键信息，并以自然语言回答复杂问题。例如，有研究显示，ChatGPT可以有效地解释哮喘治疗的最新建议，尽管仍然存在一定的信息不准确或过于简化的风险。此外，LLMs还能够帮助医生创建适合不同年龄段儿童的教育材料，通过调整语气、词汇和案例，使内容更易于理解。例如，医生可以提示模型使用儿童友好的比喻来解释哮喘的基本概念，如“你的肺就像一棵树，哮喘会让树枝变得紧绷”。这些材料不仅可以用于日常教育，还能在紧急情况下为家庭提供指导，但目前尚无研究验证其在急性哮喘发作时的实用性。

尽管LLMs在某些方面展现出良好的应用前景，但它们的使用仍需谨慎对待。首先，这些模型并非专门设计用于临床决策支持，因此不应被用来替代医生的专业判断。其次，由于LLMs的训练数据可能包含过时或不完整的信息，其输出结果可能无法完全反映当前的医学共识。此外，LLMs在生成回答时依赖概率模型，这意味着即使同一个问题，不同时间或不同模型也可能给出略有差异的答案。这种不确定性可能会影响家庭和医疗工作者对信息的信任度，尤其是在需要即时、准确的医疗建议时。

在实际应用中，LLMs还可以用于多语言支持，帮助不同语言背景的家庭更好地理解哮喘管理的相关知识。例如，一项研究评估了ChatGPT-4在西班牙语和中文翻译中的准确性，发现其在两种语言中的表现都非常出色，但在俄语中的表现略低。这种语言差异可能会影响某些群体对信息的获取和理解，进而影响整体的医疗效果。因此，未来的LLMs开发需要更加注重多语言支持和文化适应性，以确保所有家庭都能公平地获取高质量的医疗信息。

另一个值得关注的领域是LLMs在教育和沟通中的作用。它们可以为家庭提供结构化的学习机会，帮助家长和孩子更好地掌握哮喘管理的知识。例如，通过设定一系列相关问题，LLMs可以帮助家庭逐步了解哮喘的定义、症状、诱因、诊断方法、治疗方法和预防措施。这种互动式学习方式不仅能够提高家庭对哮喘的理解，还能增强他们的自我管理能力。此外，LLMs还可以用于创建个性化的教育计划，根据家庭的具体需求提供定制化的信息和建议。

尽管LLMs在这些方面表现良好，但它们的广泛应用仍面临一些挑战。首先，模型的准确性和可靠性需要进一步验证。目前的研究虽然表明LLMs在大多数情况下能够提供高质量的信息，但仍需更多的临床试验和实际应用数据来支持其在医疗领域的使用。其次，LLMs的使用应始终与专业医疗建议相结合，以确保患者的安全。医生和医疗工作者在使用LLMs时，应保持警惕，避免完全依赖模型的输出，特别是在涉及个体化诊断和治疗方案时。

此外，LLMs在支持儿童哮喘管理方面的潜力还需要更多的探索。例如，如何设计适合不同年龄段儿童的交互式工具，如何确保这些工具在紧急情况下的有效性，以及如何在实际医疗环境中整合这些模型以提高工作效率和患者满意度。这些问题都需要进一步的研究和实践来解决。

总的来说，LLMs在儿童哮喘护理中的应用前景广阔，但其使用必须建立在充分的证据基础之上，并且需要结合专业的医疗建议和监督。未来的LLMs开发应更加注重准确性、可读性和文化适应性，以确保所有家庭都能安全、有效地利用这些工具。同时，医疗机构和政策制定者也需要制定相应的规范和指导方针，以促进LLMs在医疗领域的负责任使用。通过不断的技术进步和跨学科合作，LLMs有望成为儿童哮喘护理的重要辅助工具，但其实际效果和安全性仍需持续关注和评估。