肝脏影像学中自然语言处理与大型语言模型的临床应用研究

为解决肝脏疾病隐匿进展和高死亡率带来的全球健康挑战，研究人员针对放射学报告解读的变异性问题，开展了自然语言处理(NLP)和大型语言模型(LLM)在肝脏影像分析中的创新应用研究。该研究系统阐述了NLP/LLM技术在疾病分类、特征提取、诊断支持和分期评估中的实践进展，同时指出高质量标注数据需求等现存挑战。这项研究为优化肝脏疾病诊疗流程提供了智能化解决方案。

　　

肝脏疾病因其隐匿性进展和高死亡率成为全球健康重大威胁。放射学报告的准确解读对疾病评估至关重要，但报告风格的差异性和非结构化医学语言的复杂性制约了诊断效率。在此背景下，自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术和大型语言模型(Large Language Models, LLMs)崭露头角，成为从非结构化肝脏影像报告中提取临床信息的有力工具。

这项研究从实践角度系统梳理了NLP和LLMs在肝脏疾病领域的应用现状：包括基于报告的疾病自动分类、关键临床特征提取、智能诊断支持以及疾病分期评估。研究特别探讨了当前技术面临的三大瓶颈：需要大量高质量标注数据、模型可解释性不足、以及临床落地应用的整合难题。

值得关注的是，经过严格验证的NLP/LLMs技术展现出变革性潜力：通过实现快速精准的自动化诊断、优化放射科工作流程，这些人工智能技术有望重塑肝脏疾病的临床管理范式，最终提升患者的诊疗体验和预后效果。研究强调，在确保技术可靠性和临床适用性的前提下，这类创新工具将为肝病诊疗带来质的飞跃。