综述：大型语言模型在皮肤病学自然语言处理和图像分析任务中的应用

这篇系统综述深入探讨了大型语言模型(LLM)在皮肤病学领域的双重应用：通过自然语言处理(NLP)实现医患沟通与专业教育支持，结合计算机视觉(CV)技术提升皮肤病变图像分析能力。研究揭示GPT-4在文本任务中表现优异，但多模态模型(MLLM)在整合视觉-语言信息方面仍面临挑战，为人工智能在皮肤病诊疗中的发展指明了方向。

　　

在人工智能技术迅猛发展的浪潮中，大型语言模型(LLM)正深刻改变着皮肤病学的实践模式。作为计算机科学和深度学习的交叉产物，这些基于Transformer架构的AI系统通过海量数据训练，展现出惊人的自然语言理解和生成能力。最新研究表明，以GPT-3.5和GPT-4为代表的LLM在皮肤病学领域开辟了双重应用路径。

自然语言处理的突破性进展

在医患沟通场景中，LLM展现出独特价值。研究显示，当被要求生成特定阅读难度的患者教育材料(PEM)时，GPT-4能将文本可读性显著提升至五年级水平。针对玫瑰痤疮患者咨询的响应测试中，模型可靠性达到92.22%-97.78%，临床适用性高达98.61%-100%。值得注意的是，在肿瘤治疗相关皮肤毒性问答中，GPT-4的答案准确度达4.57分(满分5分)，展现出专业信息转化能力。

医学教育领域同样见证变革。在皮肤病专科考试(如ABD-AE和SCE)中，GPT-4的通过率超越早期版本，英语试题正确率(80%)显著优于波兰语(70%)。这种语言差异性提示训练数据质量对模型性能的关键影响。

图像分析的机遇与挑战

不同于传统卷积神经网络(CNN)，基于Transformer的视觉模型如Swin Transformer在皮肤肿瘤分类任务中取得86.37%的准确率，证明其在全局特征提取上的优势。多模态模型SkinGPT-4通过两阶段训练策略，在150例真实病例测试中实现80.63%的诊断准确率，开创性地将临床描述与图像特征相结合。

然而局限依然明显：通用LLM在皮肤镜图像分类中的表现差强人意，对黑色素瘤的识别灵敏度仅为83.5%。GLIDE模型生成的皮肤镜图像虽具一定真实性，但距临床实用仍有差距。这种"视觉理解障碍"凸显单一模态模型的局限性。

未来发展方向

构建专业多模态数据库成为迫切需求。现有研究表明，整合41,975张皮肤图像的训练集能显著提升模型性能。伦理风险同样不容忽视，测试显示部分LLM可能生成13.9%的错误医疗建议，这要求建立严格的验证机制。

皮肤病学的特殊性——诊断高度依赖视觉模式——决定了未来必然是MLLM的舞台。正如研究者所言，开发能同步处理文本和图像的通用人工智能(AGI)，将是突破现有瓶颈的关键。从皮肤镜图像解读到电子病历(EMR)分析，从医患沟通到继续教育，LLM正在重塑皮肤病学的每个环节，而如何平衡技术创新与临床安全，将成为永恒命题。