大语言模型驱动的重症医学大数据研究创新：现状、挑战与未来展望

摘要：重症医学作为现代医学的重要分支，承担着危重患者生命支持与器官功能维护的重任。其临床实践高度依赖于对生命体征、实验室检查结果、影像学资料等多模态数据的实时分析与精准解读。然而，传统数据分析模式存在显著局限性，大多数临床工作者需要同时掌握数据整理、挖掘、可视化和解

吕军

重症医学作为现代医学的重要分支，承担着危重患者生命支持与器官功能维护的重任。其临床实践高度依赖于对生命体征、实验室检查结果、影像学资料等多模态数据的实时分析与精准解读。然而，传统数据分析模式存在显著局限性，大多数临床工作者需要同时掌握数据整理、挖掘、可视化和解释等方面的专业技能才能妥善利用重症医学大数据，这是不切实际的。由此可见，数据科学和临床科学之间的差距严重制约了重症医学大数据辅助临床决策的效率。近年来，以大语言模型（LLMs）为代表的人工智能（AI）技术凭借其强大的自然语言处理、跨模态融合能力，正在重塑重症医学大数据研究的范式。本文系统梳理了LLMs在重症医学领域的应用现状、技术瓶颈及未来发展趋势。

▋一、重症医学数据研究的困境与破局之路 ▋

（一）数据孤岛效应的深层成因

ICU数据具有典型的多源异构特征，即每张ICU病床日均产生100 GB数据流，包含12导联心电图、连续脑电监测、机械通气参数、影像扫描、实验室结果等十余种数据类型。然而，不同医疗信息系统（HIS）、监护仪、呼吸机等设备采用私有协议，导致数据标准化程度不足。以美国重症监护医学信息数据库（MIMIC-Ⅳ）为例，其数据整合耗时长达数年，涉及二十余个数据清洗步骤。这种碎片化的数据格局对重症大数据研究主要造成三大障碍：

1.系统接口壁垒：不同厂商的监护设备采用健康信息交换第七层协议（HL7）、快速医疗互操作性资源（FHIR）等不同通信协议，数据抽取整合成本高昂。

2.语义互操作鸿沟：自由文本病程记录存在术语不一致问题，例如“ARDS”可能被表述为“急性呼吸窘迫综合征”“成人呼吸窘迫症”等30余种变体。

3.时空维度割裂：生命体征波形数据与实验室检查结果缺乏精确时间对齐，影响时序分析准确性。

（二）传统分析范式的效能瓶颈

传统机器学习模型在重症医学应用中暴露出显著缺陷：

1. 特征工程依赖性强：简化急性生理学评分Ⅱ（SAPS-Ⅱ）需人工提取24项生理指标，耗时费力且易遗漏关键信息。

2. 动态预测能力不足：传统Logistic回归模型对脓毒症预警的延迟通常大于3 h，错过黄金干预窗口。

3. 可解释性缺陷：机器学习的黑箱模型难以满足临床对决策透明度的严苛要求，而美国食品药品监督管理局明确要求医疗AI需提供可解释性报告。

以上问题，在LLMs的席卷之势下，有望被逐一解决。

▋二、LLMs驱动的重症医学三维跃迁 ▋

（一）临床决策支持系统的智能化升级

1.动态风险预警体系重构

Mixtral 8x7B在脓毒症预警中展现出不俗潜力，基于其开发的COMPOSER-LLM模型通过额外整合患者的非结构化数据来提高模型的预测性能，其灵敏度达72.1%，阳性预测值（PPV）为52.9%，F-1评分为61.0%，每患者小时误报仅为0.0087次，明显优于独立的COMPOSER模型，以及Epic脓毒症评分（灵敏度33%，PPV 12%）和TREWS（灵敏度33%，PPV 12%）。基于高性能计算机硬件的支持，LLMs实现动态预警的优势也将逐渐凸显。

2.治疗决策的精准化转型

LLMs在治疗决策方面的应用在重症医学领域较为缺乏，但其在其他领域的运用可提供参考价值。例如，一项在胃肠外科领域的研究评估了多种LLMs在为胃食管反流病（GERD）外科治疗提供建议方面的准确性。根据美国胃肠道和内镜外科医生协会（SAGES）指南，ChatGPT-4、Copilot、Google Bard和Perplexity分别对成人GERD外科治疗的7个关键问题（KQ）中，提供了5/7（71.4%）、3/7（42.9%）、6/7（85.7%）的准确建议；在面向患者的建议方面，四种模型分别为3/5（60.0%）、2/5（40.0%）、4/5（80.0%）和1/5（20.0%）个KQ提供了准确答案。LLMs未来在重症领域的运用，会随着不断地迭代升级而获得显著成效。

（二）科研范式的颠覆性重构

1.全面的疾病知识图谱构建

四川大学华西医院团队使用LLMs（特别是GPT-4.0），借助先进的快速工程技术进行实体识别和关系提取，结合多中心临床数据库，开发了一个全面的脓毒症知识图谱，该图谱由1894个节点和2021个不同的关系组成，包括9个实体概念（疾病、症状、生物标志物、影像学检查等）和8个语义关系（并发症、推荐药物、实验室检查等）。构建过程高速高效，突显了LLMs在医学研究中的潜力，并为未来在脓毒症和其他复杂疾病的研究设定了新的基准。

2.虚拟对照试验的实施方法学突破

美国莱斯大学研究团队提出了一种基于LLMs的患者试验匹配方法（LLM-PTM），旨在提升电子健康记录（EHR）与临床试验标准之间的兼容性，解决当前在数据标准化、伦理审查以及系统互操作性方面所面临的挑战。该方法通过先进的自然语言生成能力，构建具备隐私意识的数据增强机制，在确保敏感患者数据的安全性和保密性的同时，平衡了LLMs的优势。研究结果显示，使用LLM-PTM方法可使试验对象匹配效率平均提高7.32%，并保证了敏感患者数据的安全性和保密性。这种“数字孪生”技术不仅有望加速药物研发，还可用于罕见病研究，解决样本量不足的痛点，对重症医学领域同样具有重要的借鉴意义与应用前景。

（三）医学教育和患者感受的场景化革命

1.临床病例题库的智能化构建

基于临床病例叙事的多项选择题（MCQ）已被用于评估医学生的学习状态，但其编制过程需要耗费大量的时间和精力。而LLMs的出现为此类教育工具的高效开发提供了新的可能。美国纽约唐纳德和芭芭拉·祖克医学院的一项研究中，研究团队使用结构化提示工程方法，并结合权威源文档和迭代提示链接技术为妇产科住院医师自动生成临床病例和MCQ。研究进一步评估住院医师和主治医师在区分人工生成内容和AI生成内容方面的能力，结果显示两者的关键指标上无显著性差异，该研究支持了LLMs在医学教育尤其是重症医学等临床学科中，用于高质量教学内容生成的可行性与应用前景。

2.对话式虚拟代理和沉浸式可视化提高患者接受度

机器人超声系统具有改善医疗诊断的潜力，但患者接受度仍然是一个关键挑战。为应对这一挑战，德国慕尼黑大学团队开发了一种全新的系统，基于LLMs虚拟代理与三种混合现实可视化相结合，旨在提高患者的舒适度和信任度。该虚拟助理能够以自然、对话式的方式与患者交流，以任何形式回答问题，并提供实时保证，从而构建更智能、更可靠的医患交互体验。研究结果显示，该系统可显著提升患者的信任度、接受度与整体舒适感。此类应用在重症医学领域同样具有广阔的应用前景。

▋三、深层次挑战：技术瓶颈与伦理困局的双重突围 ▋

（一）技术性挑战的根源剖析

1. 数据幻觉现象的机理探究

幻觉指LLMs生成看似合理但事实上错误或缺乏依据的内容，在医疗场景表现为虚构诊断依据、篡改临床指南、伪造实验室指标等。区别于通用领域，医疗幻觉直接威胁患者安全，具有高隐蔽性（专业术语伪装）和高危害性（延误治疗或不当干预）。这种虚构可能源于数据层缺陷、模型架构局限、评估标准失配，以及模型对医学知识的过度泛化等。例如，将其他科室的检测常规错误应用于ICU场景，从而引发不适当的推荐。研究者发现，通过引入检索增强（RAG）耦合统一医学语言系统（UMLS）医学知识图谱进行实时校验等技术方法，可以在一定程度上降低幻觉的发生率。

2. 多模态对齐的技术难题

多模态数据因模态异构性、数据不平衡、语义鸿沟等核心难点而难以对齐，需通过LLMs集合统一投影构架、渐进式多模态对齐、数据增强与平衡、嵌入对齐、指令微调与人类反馈等技术来进行对齐，还需不断地迭代升级整个流程，以达到较为满意的目标。

（二）伦理与监管的跨国博弈

1. 隐私保护的技术突围

联邦学习的核心思路是“数据不出本地，仅交换模型参数”，其为多中心数据协作提供了新的思路。例如eICU合作研究数据库（eICU-CRD），该数据库由Pollard等于2018年首次发布，覆盖了美国208家医院20余万例患者的重症监护数据。eICU-CRD广泛用于联邦学习研究中，允许医院在不共享原始数据的情况下协作训练模型。

2. 责任界定框架的构建困境

欧盟AI法案将部分医疗领域AI系统（包含LLMs相关系统，如ICU场景中的生命支持决策工具）明确列为高风险类别，要求技术文档、质量管理文件、符合性声明等关键材料存证达10年以上，这无疑为存储与计算资源带来了巨大的负担。然而，当前中国AI医疗器械的监管框架（如2022年发布的《人工智能医疗器械注册审查指导原则》）还未将动态决策类模型纳入规范管理范围内。

▋四、未来展望：迈向智能重症的进阶路径 ▋

（一）下一代模型的技术路线

1. 多模态大模型的深度融合

在“大数据+大算力+强算法”的推动下，医学领域的多模态LLMs快速发展，如Medical mT5、EpiSemoGPT、Polaris、DeepDR-LLM、Med-Gemini、Med-Flaming、FairCLIP等，为通用、专病医疗大模型的进步提供了新的可能，从诊断辅助到治疗方案推荐等环节都在推动着诊疗服务的全流程优化。如DeepMind 开发的Med-Gemini系列模型，其整合医学影像与临床文本数据等功能在疾病诊断方面发挥着重要作用。同样地，在重症医学领域，未来也将会产生优秀的多模态LLMs为危重患者的精准诊疗和个体化管理带来切实益处。

2. 边缘计算与轻量化部署

DeepSeek的横空出世，宣告模型压缩技术取得了突破性进展，未来的LLMs也可以通过通道剪枝与知识蒸馏技术，将参数量大力压缩，使图形处理器显存占用量下降，同时不显著降低模型性能，满足床旁终端部署等需求。

（二）临床-技术融合生态的构建

1. 动态知识库的闭环更新

LLMs通过实时对接WHO指南库、UpToDate临床顾问等医学知识源，可在数秒内完成指南更新同步。更重要的创新在于建立“指南-数据”双向验证机制，新指南需通过历史数据回溯测试方可生效，实现了循证医学与数据驱动的深度融合。

2. 人机协同决策机制的创新

Mayo Clinic团队开发的HybridCare系统，创造性地引入“跨场景协同护理”和“多学科团队协作”的机制。这是一种整合院内专业医疗与远程家庭护理的创新模式，旨在通过多学科协作和数字技术提升患者救治效率与救治体验。该系统可组织内科、老年医学科、康复治疗科等多学科专家联合诊疗，由专人通过人机协同负责，协调资源分配与制定随访计划，使患者从入院到家庭护理的过渡时间大幅度缩短，团队决策响应速度更是提升至24 h内。

▋五、结语：以智慧之光点亮重症医学的未来 ▋

在AI与生命科学交汇的历史节点上，LLMs正以前所未有的力量重塑重症医学的认知边界与实践范式。本文所勾勒的技术图景——从动态预警的精度跃升到知识图谱的认知革命，从虚拟试验的范式突破到人机协同的生态构建——既是对传统医疗范式的解构，更是对“以人为本”医学本质的回归。当LLMs能精准解析多模态数据中的生死时速，当虚拟代理能弥合医患沟通的文化鸿沟，我们看到的不仅是技术的迭代，更是对生命价值的全新诠释。

然而，技术的光明前景永远伴随着阴影。数据幻觉的幽灵徘徊在诊断决策的边缘，隐私保护的屏障亟待全球协作的加固，而伦理框架的缺失如同悬在头顶的达摩克利斯之剑。这要求我们在拥抱技术革新的同时，更要坚守医学的温度：在算法的冰冷逻辑中植入人文关怀的基因，在追求预测精度的同时守护临床决策的可解释性，在推进全球技术共治中构建数字时代的医学伦理新秩序。

站在智能重症的门槛前，我们比任何时候都更需要临床医生与技术工程师的深度对话，让医学思维引导算法设计，让临床痛点定义技术创新。或许正如沃森与人类的围棋对弈所示——真正的智能不是零和博弈，而是人机共生下的智慧涌现。当LLMs不再是冷冰冰的工具，而成为临床医生延伸的认知触角、患者生命的数字守护者，我们终将在数据洪流中锚定医学的本质：以科学的严谨守护生命的温度，以技术的进步诠释人性的光辉。

（作者：暨南大学护理学院李欣雅暨南大学附属第一医院临床研究部吕军）

编辑 | 左舒颖

责任编辑 | 左舒颖

审核 | 刘红霞

《中华医学信息导报》2025年15期第12-13版