Ajuste y aplicación clínica de los grandes modelos de lenguaje en la medicina tradicional china: revisión de alcance

Área de la Ciencia:

• La inteligencia artificial en la medicina.
• La Medicina Tradicional China Computacional y la Medicina Tradicional China también están disponibles.

Sus antecedentes:

• Los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) ofrecen un potencial significativo para aplicaciones de atención médica.
• La integración de los LLM en la Medicina Tradicional China (MTC) requiere una evaluación sistemática de su sintonía, datos y aplicación.
• La investigación actual sobre LLMs en TCM está fragmentada, lo que requiere una revisión exhaustiva.

Objetivo del estudio:

• Revisar sistemáticamente las técnicas de ajuste de LLM, la construcción de datos, los métodos de evaluación y los escenarios de aplicación en TCM.
• Evaluar el estado actual y las direcciones futuras del desarrollo de LLM para TCM.
• Identificar las limitaciones y desafíos en la aplicación de las LLM a la práctica clínica de la MTC.

Principales métodos:

• Se realizó una revisión de alcance que se adhirió a las directrices de PRISMA-ScR.
• Se realizaron búsquedas sistemáticas en siete bases de datos para estudios hasta mayo de 2025.
• El análisis se centró en las características del modelo, la sintonización, los datos, la evaluación, las aplicaciones y las limitaciones de los LLMs orientados a la MTC.

Principales resultados:

• Se incluyeron 27 estudios, centrados en la consulta de conocimientos de MTC y la asistencia diagnóstica.
• El ajuste fino de LoRA, la ingeniería rápida, el pre-entrenamiento continuo y la generación aumentada de recuperación fueron técnicas comunes.
• Los modelos demostraron fortalezas en la integración del conocimiento y el razonamiento básico, pero lucharon con procesos complejos de MTC y diagnóstico individualizado.

Conclusiones:

• Los LLM orientados a la MTC muestran efectividad en la consulta y el diagnóstico, pero se enfrentan a desafíos para capturar el paradigma holístico de la MTC y la calidad de los datos.
• Las futuras investigaciones deberían centrarse en arquitecturas compatibles con la MTC, datos multimodales estandarizados, traducción clínica y marcos de evaluación específicos de la MTC.
• Abordar estos desafíos es crucial para el avance de las aplicaciones de LLM en TCM.