综述：大型语言模型在围手术期医学中的应用与未来展望：一篇叙述性综述

（编辑推荐）这篇综述系统探讨了大型语言模型（LLM）在围手术期医学中的潜力，涵盖诊断支持、患者教育、临床决策优化等应用，同时指出幻觉（hallucination）、数据安全等挑战，为AI赋能精准医疗提供前瞻性视角。

　　

摘要

大型语言模型（LLM）作为人工智能（AI）的子领域，正深刻改变围手术期医学的实践模式。从术前评估到术后康复，LLM通过数据整合与模式识别展现出多重价值：提升诊断准确性（如GPT-4对结肠癌诊断准确率达97%）、优化患者教育材料可读性（降至六年级水平）、辅助资源分配预测（ICU入院预测F1值0.8）。然而，其临床落地仍需克服幻觉生成、伦理合规等关键瓶颈。

基础认知

NLP技术演进

从早期统计模型到基于Transformer架构的LLM，自然语言处理技术实现了质的飞跃。多模态LLM更突破文本限制，可解析影像、音频等多元数据，为围手术应用铺路。

主流LLM图谱

医疗领域活跃着多个专用模型：

• GPT系列：多模态处理能力突出
• Med-PaLM2：专攻医学推理（Google开发）
• Llama：开源架构支持定制化开发
  模型参数规模呈指数增长（见图2），但性能与算力消耗的平衡成为新课题。

围手术期应用

诊断与风险预测

• GPT-4在ASA-PS分级中与麻醉医师判断高度一致（κ=0.62）
• 对住院死亡率的预测准确率超90%，但住院时长预测仍是短板（MAE达3.5天）

患者交互革新

• 教育材料优化：GPT-4将文本可读性从专业级降至小学水平（P<0.01）
• 24/7问答机器人：ChatGPT错误率显著低于Bard（0 vs 30.3%）

临床决策支持

在整形手术场景测试中，GPT-4的决策准确性（3.6/5分）优于Gemini，但响应速度稍慢（13.7秒 vs 8.1秒）。

挑战与突破

关键技术瓶颈

• 幻觉控制：通过检索增强生成（RAG）技术，ChatENT模型在耳鼻喉科考核中正确率达86%
• 数据安全：HIPAA合规模型开发成为趋势
• 环境成本：单次GPT-3训练碳排放相当于3000辆汽车年排放量

未来方向

• 小型化模型：降低算力消耗
• 专科定制：如麻醉专科LLM开发
• 实时更新：结合医疗数据库动态调整知识库

结论

LLM在围手术期的融合标志着医疗AI进入新阶段。随着Med-HALT等评估体系的建立，以及多学科协作机制的完善，这类技术有望在5年内实现从辅助工具到临床伙伴的跨越。但必须谨记：AI永远应是"增强智能"，而非替代临床判断。