Stochastic Parrots or ICU Experts? Large Language Models in Critical Care Medicine: A Scoping Review
作者: Tongyue Shi, Jun Ma, Zihan Yu, Haowei Xu, Minqi Xiong, Meirong Xiao, Yilin Li, Huiying Zhao, Guilan Kong
分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-07-27
备注: 28 pages, 5 figures
💡 一句话要点
综述性研究：大型语言模型在重症监护医学中的应用现状与挑战
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 重症监护医学 临床决策支持 医疗文档 医学教育 文献综述 人工智能 医疗应用
📋 核心要点
- 现有方法在处理重症监护医学（CCM）中大量的非结构化数据时存在局限性，需要手动特征工程。
- 本研究通过文献综述，分析了大型语言模型（LLMs）在CCM中的应用，包括临床决策支持、医疗文档和医患沟通。
- 该综述总结了LLMs在CCM中的优势和挑战，并为未来的研究方向提供了建议，例如提高模型可靠性和可解释性。
📝 摘要（中文）
随着人工智能的快速发展，大型语言模型（LLMs）在自然语言理解、推理和生成方面表现出强大的能力，吸引了大量研究兴趣，将其应用于健康和医学领域。重症监护医学（CCM）为危重患者提供诊断和治疗，这些患者通常需要在重症监护病房（ICU）进行强化监测和干预。LLMs能否应用于CCM？LLMs在辅助临床决策方面是像随机鹦鹉一样，还是像ICU专家一样？本综述旨在全面展示LLMs在CCM中的应用。检索了PubMed、Embase、Scopus、Web of Science、CINAHL、IEEE Xplore和ACM Digital Library七个数据库中2019年1月1日至2024年6月10日的文献。纳入了讨论LLMs在重症监护环境中应用的同行评审期刊和会议文章。从最初的619篇文章中，选择了24篇进行最终审查。本综述将LLMs在CCM中的应用分为三类：临床决策支持、医疗文档和报告以及医学教育和医患沟通。LLMs在处理非结构化数据方面具有优势，并且不需要手动特征工程。同时，将LLMs应用于CCM面临挑战，包括幻觉、可解释性差、偏差和对齐挑战以及隐私和伦理问题。未来的研究应提高模型的可靠性和可解释性，整合最新的医学知识，并加强隐私和伦理指南。随着LLMs的发展，它们可能成为CCM中的关键工具，以帮助改善患者的治疗效果并优化医疗保健服务。这项研究是首次对CCM中LLMs的综述，有助于研究人员、临床医生和决策者了解LLMs在CCM中的现状和未来潜力。
🔬 方法详解
问题定义：该论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在重症监护医学（CCM）领域应用现状和未来发展方向的问题。现有方法在处理CCM中大量的非结构化数据时，需要手动特征工程，并且LLMs的应用面临幻觉、可解释性差、偏差、隐私和伦理等挑战。
核心思路：该论文的核心思路是通过对现有文献进行系统性的综述，全面展示LLMs在CCM中的应用，分析其优势和挑战，并为未来的研究提供指导。通过对不同应用场景的分类，可以更清晰地了解LLMs在CCM中的潜力。
技术框架：该研究采用文献综述的方法，主要包括以下几个阶段： 1. 确定研究范围和问题。 2. 制定文献检索策略，包括关键词和数据库选择。 3. 筛选文献，根据纳入和排除标准选择相关文章。 4. 对选定的文献进行数据提取和分析。 5. 综合分析结果，总结LLMs在CCM中的应用、优势和挑战。 6. 提出未来研究方向的建议。
关键创新：该研究是首次对LLMs在CCM中的应用进行全面的综述，为研究人员、临床医生和决策者提供了一个了解该领域现状和未来潜力的平台。其创新之处在于系统性地分析了LLMs在CCM中的不同应用场景，并指出了未来研究的关键方向。
关键设计：该研究的关键设计在于其全面的文献检索策略，涵盖了多个重要的医学和计算机科学数据库。此外，该研究还制定了明确的纳入和排除标准，以确保所选文献的相关性和质量。对LLMs在CCM中的应用进行了分类，例如临床决策支持、医疗文档和报告以及医学教育和医患沟通，有助于更清晰地了解LLMs在该领域的应用。
📊 实验亮点
该综述从619篇文章中筛选出24篇进行深入分析，将LLMs在CCM中的应用分为三类，并详细讨论了LLMs的优势（如处理非结构化数据）和挑战（如幻觉、偏差）。研究强调了未来研究应关注提高模型可靠性和可解释性，并加强隐私和伦理指南。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括：辅助临床决策、自动化医疗文档生成、医学教育和医患沟通。实际价值在于提高医疗效率、改善患者治疗效果和优化医疗资源分配。未来影响包括推动LLMs在医疗领域的更广泛应用，并促进人工智能与医学的深度融合。
📄 摘要（原文）
With the rapid development of artificial intelligence (AI), large language models (LLMs) have shown strong capabilities in natural language understanding, reasoning, and generation, attracting amounts of research interest in applying LLMs to health and medicine. Critical care medicine (CCM) provides diagnosis and treatment for critically ill patients who often require intensive monitoring and interventions in intensive care units (ICUs). Can LLMs be applied to CCM? Are LLMs just like stochastic parrots or ICU experts in assisting clinical decision-making? This scoping review aims to provide a panoramic portrait of the application of LLMs in CCM. Literature in seven databases, including PubMed, Embase, Scopus, Web of Science, CINAHL, IEEE Xplore, and ACM Digital Library, were searched from January 1, 2019, to June 10, 2024. Peer-reviewed journal and conference articles that discussed the application of LLMs in critical care settings were included. From an initial 619 articles, 24 were selected for final review. This review grouped applications of LLMs in CCM into three categories: clinical decision support, medical documentation and reporting, and medical education and doctor-patient communication. LLMs have advantages in handling unstructured data and do not require manual feature engineering. Meanwhile, applying LLMs to CCM faces challenges, including hallucinations, poor interpretability, bias and alignment challenges, and privacy and ethics issues. Future research should enhance model reliability and interpretability, integrate up-to-date medical knowledge, and strengthen privacy and ethical guidelines. As LLMs evolve, they could become key tools in CCM to help improve patient outcomes and optimize healthcare delivery. This study is the first review of LLMs in CCM, aiding researchers, clinicians, and policymakers to understand the current status and future potentials of LLMs in CCM.