大型语言模型（LLMs）在医疗领域的迅速部署既点燃了希望，也引发了警觉，因为它们被整合到医疗聊天机器人中，重塑了患者和临床医生的体验。一篇题为《大型语言模型在医疗聊天机器人中的应用：机遇、挑战与应对AI风险的必要性》的新评论文章，发表于《信息（2025）》期刊，全面审视了这一转型的潜力与隐患。
研究强调，随着这些AI工具在临床环境中的普及，迫切需要强有力的治理。让我们深入探讨细节！
LLMs在医疗聊天机器人中的主要应用是什么？
该研究将LLMs的应用分为三个核心领域：面向患者的职能、面向临床医生的功能以及罕见病诊断支持。
面向患者的应用包括症状检查器、健康信息传播和心理健康工具。与基于规则的前辈不同，由LLMs驱动的聊天机器人能够动态解释自然语言输入，并提供上下文感知的响应。这使得对话更加细致入微，建议更加个性化，还能实现多语言互动。像Woebot和Wysa这样的系统已经展示了LLMs如何促进认知行为支持。它们还可以用通俗易懂的语言解释复杂的测试结果和病情，提高可及性和共同决策能力。
面向临床医生的应用则侧重于减轻行政负担和增强诊断支持。LLMs协助起草临床文档、编码以及从电子健康记录中总结笔记。这些能力还延伸至医学教育领域，作为交互式工具帮助学习术语、程序和病理生理学知识。研究引用了现实案例，例如梅奥诊所（Mayo Clinic）部署的LLM驱动分诊聊天机器人，显示了呼叫中心效率和临床医生工作量方面的显著改善。
罕见病诊断是另一个前景广阔的领域。像GPT-4和BioGPT这样的模型已经展示了生成低流行率疾病可能鉴别诊断的能力，利用小众数据集和孤儿登记数据库。这对于不熟悉罕见疾病的全科医生尤其有用。
LLMs在医疗领域伴随哪些风险和局限性？
尽管潜力巨大，但研究对基于LLMs的聊天机器人在医疗中的安全性、公平性和可靠性提出了严重关切。三大关键问题主导了讨论：
幻觉效应和事实错误是主要风险。LLMs容易生成看似合理但实际错误的医疗建议，这可能会误导患者或临床医生。这种“幻觉”在高风险环境中尤为危险，例如分诊和心理健康支持。研究建议嵌入事实核查模块，并将输出链接到经过验证的医学知识库。
偏见和公平性问题同样显著。在广泛数据集上训练的LLMs可能会再现社会、种族和性别偏见。报告引用了实证研究，显示少数族裔和性别多样性个体在诊断准确性上的差异。提出缓解策略包括公平性意识训练、分层评估指标和多样化数据集整理。
隐私和数据安全风险源于AI处理敏感健康信息的需求。LLMs的使用必须符合《健康保险便利和责任法案》（HIPAA）和《通用数据保护条例》（GDPR）等法规。建议采用联邦学习和差分隐私等技术来保护患者数据。然而，在异构医疗系统中实施这些方法仍具挑战性，特别是由于数据标准不一致和资源分配不均。
此外，审查还强调了法律和伦理不确定性。当AI系统造成伤害时，谁应负责的问题仍未解决。大多数法律框架无法应对非确定性、概率性的AI输出。知情同意和可解释性同样是伦理灰色地带。用户可能不知道自己正在与AI互动，而AI决策缺乏透明度会削弱信任和临床监督。
如何监管和改进LLMs的发展？
研究指出，LLMs在医疗中的安全和道德部署将依赖于技术创新、政策发展和跨学科合作的结合。
在技术层面，下一代医疗LLMs可能会整合多模态模型，将文本与图像、音频甚至视频结合起来。例如LLaVA-Med和MedCLIP旨在解读放射影像和病理切片的同时处理临床文本。然而，研究注意到基准结果与真实世界条件之间存在性能差距，特别是在资源匮乏的情况下。
推荐采用人机协作模式而非自主AI代理。LLMs应充当临床副驾，生成草稿或建议，而最终决策权留给人类专业人士。允许实时编辑并透明展示AI生成内容的动态界面，对于建立临床医生的信任和问责至关重要。
与医疗基础设施的整合是另一优先事项。将聊天机器人嵌入电子健康记录（EHR）系统可以实现自动化笔记生成、不一致性提醒以及简化的随访流程。在远程医疗和慢性病管理中，LLMs可以提供持续的患者支持、药物提醒和健康教育，从而增强就诊之间的护理质量。
保护隐私的策略如联邦学习、设备端处理和加密被认为是安全部署的关键。这些技术确保数据不会离开本地设备或机构，降低敏感信息泄露的风险。
此外，研究强调了政策和监管现代化的紧迫性，以跟上医疗领域生成式AI的发展步伐。当前的法律框架未能充分应对大型语言模型的复杂性。为了弥补这一差距，作者倡导针对AI的具体法律改革，明确责任定义、设定清晰的性能基准并建立正式的患者申诉渠道。作为初步步骤，他们提议采用基于风险等级的分级监管方法，区分低风险和高风险应用，并通过部署后监测跟踪性能和发现新兴风险。
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