综述：生成式人工智能与大型语言模型在智慧医疗应用中的现状与未来展望

这篇综述系统阐述了生成式人工智能（Generative AI）和大型语言模型（LLMs）如何通过GPT-4、BERT等架构变革智慧医疗，涵盖精准医疗、药物发现（如de novo设计）、医学影像分析及虚拟健康助手等场景，同时剖析了数据偏见、伦理隐忧等挑战，为AI驱动医疗的规范化发展提供路线图。

　　

Abstract
随着气候变化和人口老龄化加剧，传染性与非传染性疾病（NCDs）发病率持续攀升。生成式人工智能（Generative AI）和大型语言模型（LLMs）正推动医疗领域范式变革——从GPT-4的医学问答到Med-PaLM的临床决策支持，这些基于Transformer架构的模型通过分析海量数据，在个性化治疗、药物研发和早期诊断中展现出惊人潜力。然而，数据隐私、算法偏见等问题仍需跨学科协作攻克。

Introduction
全球74%的死亡源于心血管疾病等NCDs，而低收入国家面临医疗资源严重短缺。AI技术通过处理电子病历、基因组数据和医学影像，为这一困境提供破局思路。生成式AI如生成对抗网络（GANs）能合成逼真的医疗数据，而LLMs通过微调医学语料可实现临床摘要生成等任务。值得注意的是，精准医疗需平衡模型可解释性与数据安全，这对AI在结核病、癌症等复杂疾病中的应用提出更高要求。

Precision Medicine
传统"一刀切"疗法常导致疗效差异，而生成式AI通过整合患者遗传（如SNP分析）、生活方式等多维数据，可预测药物反应并定制方案。例如，阿尔茨海默病风险预测模型结合APOE^ε4等位基因检测与MRI特征，使干预窗口提前5-8年。在药物不良反应监测中，VAE模型通过模拟分子相互作用，将毒性预测准确率提升至92%。

Drug Discovery
针对7000多种罕见病缺药现状，生成式AI正改写研发规则：

1. de novo设计：AlphaFold2预测的蛋白结构助力新冠病毒刺突蛋白抑制剂开发
2. 老药新用：GPT-4分析240万篇文献后，发现抗疟疾药氯喹可能调节ACE2受体
3. ADMET预测：GAN模型将化合物筛选周期从数月缩短至72小时

Medical Imaging
低剂量CT联合Diffusion模型可将肺结节检出灵敏度提高15%，同时减少60%辐射量。在乳腺癌诊断中，ResNet-LLM混合架构通过解析病理报告与DCE-MRI图像，使假阴性率降至3.2%。

Virtual Health Assistants
集成Mistral-7B的聊天机器人能完成：
• 实时翻译30种语言的医患对话
• 根据可穿戴设备数据预警房颤风险
• 自动生成符合HIPAA标准的出院小结

Challenges
数据孤岛现象限制模型泛化能力——某三甲医院数据显示，当训练数据中非洲裔样本不足2%时，皮肤癌诊断误差率骤增7倍。联邦学习（Federated Learning）虽可缓解隐私顾虑，但模型漂移问题仍需突破。

Future Perspectives
下一代多模态LLMs将整合蛋白质组学、微生物组等数据流，实现从分子到社会的全维度健康管理。不过，建立AI伦理审查委员会、开发可解释性工具（如注意力热图）将是临床落地的关键前提。