综述：在重症监护中实施大型语言模型的延迟原因何在？

（编辑推荐）本文探讨了人工智能（AI）尤其是大型语言模型（LLM）在重症医学中的应用前景与落地障碍，涵盖临床决策疑虑、伦理可信度等核心挑战，并提出了针对性解决方案，为AI与危重症医学的交叉研究提供了重要参考。

　　

（Abstract）
人工智能（Artificial Intelligence, AI）尤其是大型语言模型（Large Language Models, LLM）正逐步渗透至医疗领域，其在重症监护（Critical Care Medicine）中的应用潜力尤为引人注目。当前研究显示，LLM可通过实时分析多模态临床数据（如生命体征、影像报告和电子病历），辅助医生进行快速病情评估与预后预测。然而，从实验室研究到临床部署仍存在显著延迟。

（应用前景）
LLM在重症监护中的预期功能包括：

1. 自动化生成结构化病历（如SOAP格式），减轻文书负担
2. 动态预警系统（Early Warning System, EWS）优化，通过分析历史数据识别脓毒症¹等危重病症的早期征兆
3. 多中心诊疗方案推荐，整合最新临床指南（如SSC²脓毒症管理指南）

（实施障碍）
阻碍落地的核心因素呈现多维度特征：
• 临床决策信任度：78%的受访医师担忧模型"黑箱"特性可能导致误诊
• 数据偏差问题：训练数据过度依赖高收入国家病例，对热带病³等区域性病症识别率下降37%
• 伦理困境：涉及终末期患者治疗决策时，AI建议与家属意愿冲突率高达42%

（解决方案）
研究建议采用混合方法：

• 开发可解释AI（Explainable AI, XAI）模块，可视化决策路径
• 建立联邦学习（Federated Learning）框架，整合不同人种/地域数据
• 引入"人类监督闭环"机制，要求关键决策必须经主治医师确认

注：¹sepsis ²Surviving Sepsis Campaign ³tropical diseases