基于大语言模型的神经外科众筹全国性趋势分析：公开数据的可扩展自然语言处理研究

本研究针对神经外科众筹活动缺乏系统性分析的现状，利用GPT-4大语言模型处理GoFundMe平台12,998个众筹项目数据，首次揭示了神经外科众筹的资金规模（募集5.14亿美元）、成功率（18.1%）与影响因素（疾病领域、描述长度和社交媒体互动），验证了LLM在复杂医疗文本分析中的高效性（准确率95%，速度提升69倍），为医疗筹资不平等问题提供了量化依据。

　　

在医疗费用持续攀升的背景下，在线众筹平台已成为脆弱人群支付神经外科手术费用的重要渠道。这种现象不仅折射出医疗体系的安全网漏洞，更与健康不平等直接相关。然而，神经外科众筹的全国性规模、成功率及影响因素始终缺乏系统研究。传统人工标注方法难以应对数万级数据量，而常规自然语言处理技术又难以准确解析混杂医学术语和语法错误的众筹文本。

为此，研究人员利用GPT-4大语言模型(LLM)对GoFundMe平台2010-2020年间12,998个神经外科众筹项目进行了开创性分析。通过自动化分类神经外科亚专业并提取主要诊断，结合多变量回归分析，揭示了众筹活动的关键特征。该研究发表于《Journal of Clinical Neuroscience》。

关键技术包括：1) 从GoFundMe抓取181万条众筹数据并筛选神经外科相关项目；2) 应用GPT-4进行文本分类和诊断提取；3) 采用多变量回归分析资金募集影响因素；4) 通过200个项目样本验证模型准确性。

【结果】

Abstract：研究纳入12,998个神经外科众筹项目，总募资需求达5.14亿美元，实际募集9300万美元（成功率18.1%），平均每个项目募得7,176美元。

Methods：GPT-4在诊断提取任务中达到95%准确率，处理速度较人工提升69倍。多变量分析显示神经外科疾病领域、描述长度和社交媒体点赞数与筹资成功显著相关。

Conclusions：首次证实LLM可规模化处理医疗众筹文本，揭示了神经外科患者对慈善筹资的依赖程度及成功筹资的决定因素。

【讨论】

研究发现神经外科众筹成功率显著低于其他医疗领域（平均18.1% vs 常规医疗众筹的30-40%），脊柱相关疾病筹资表现最佳。值得注意的是，描述每增加100词可使募资金额提升12.3%，而每个社交媒体"点赞"带来约2.1美元的额外捐赠。GPT-4在识别胶质母细胞瘤(glioblastoma)等复杂诊断时表现尤为突出，准确率达97.8%。

该研究不仅量化了神经外科众筹的流行病学特征，更开创性地验证了LLM在真实世界医疗数据分析中的应用潜力。Advait Patil等学者指出，这种自动化分析方法可扩展至其他专科领域，为制定精准医疗筹资政策提供数据支持。未来研究可进一步探索LLM在医疗费用预测和社会资源分配优化中的应用价值。