脊椎疾病临床应用中的医学大语言模型和系统:当前状况,挑战和未来前景

科学领域:

• 人工智能在医学中的应用
• 脊柱外科手术 应用程序
• 临床工作流的优化 临床工作流优化

背景情况:

• 大型语言模型 (LLM),包括生成预训练转换器 (GPT) 模型,正在越来越多地影响医疗保健.
• 脊椎医学依赖于复杂的数据,是人工智能集成的关键领域.
• 在脊柱护理中,LLM提供了改善临床工作流程,诊断和患者沟通的潜力.

研究的目的:

• 系统地审查LLMs在脊椎疾病中的当前临床应用.
• 分析这些人工智能系统的技术途径,应用场景,医疗价值和性能.
• 确定AI在脊柱医学中的机遇,挑战和未来方向.

主要方法:

• 在PubMed和Embase的系统文献搜索 (2023年1月 - 2025年9月).
• 包括英语原始研究文章,期刊影响因子≥3.0.
• 排除评论,病例报告,动物研究和非骨科主题;提取数据的叙事综合.

主要成果:

• 确定了LLM在脊椎疾病中的核心技术途径和特定的临床应用场景.
• 评估了人工智能工具在脊柱护理中的医疗价值和性能.
• 突出了包括监管合规,数据隐私,偏见缓解和工作流集成在内的关键挑战.

结论:

• 通过提高效率和决策,LLM为推进脊柱医学提供了重大机会.
• 解决监管,数据,偏见和整合方面的挑战对于成功的临床部署至关重要.
• 未来的开发涉及专门的模型,这些模型在大型的多式联络脊柱特定数据集上接受训练.