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这篇题为《大语言模型的临床和外科应用：系统综述》的文章对大语言模型（LLM）目前在临床和外科环境中的应用情况进行了全面评估。
大语言模型（LLM）是一种先进的人工智能系统，可以理解和生成类似人类的文本。这些模型，特别是那些利用生成式预训练转换模型（GPT）架构的模型，在包括医疗在内的各个领域都显示出了巨大的应用前景。大语言模型可以通过从庞大的数据集中学习，来处理和生成文本，使其能够预测和构建适切情景的应答。

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该系统综述遵循系统综述和荟萃分析优先报告条目（PRISMA）指南，检索了六个数据库，以确定重点关注大语言模型的临床和外科应用的相关文章。该综述纳入了2023年以来的研究，共有34篇文章符合入选标准。这些文章包括14篇原研文章、7篇系统综述、8篇非系统综述、4封致编辑的信和1篇访谈。这些研究涵盖了广泛的医学专科，包括骨科、耳鼻喉科、头颈外科和整形外科。
大语言模型已有效地应用于临床环境，以提高诊断准确性和优化治疗方案。它们还通过解释复杂的医疗数据，在拓展医护人员的知识方面发挥了重要作用。这包括根据实验室检查结果和影像学检查结果提供见解，这有助于做出明智的临床决策。大语言模型在临床环境中的常见应用包括：

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●诊断和鉴别诊断：大语言模型有助于诊断病情并产生鉴别诊断。
●治疗指导：为治疗方案和进一步的医疗检查提供建议。
●知识扩展与强化：通过解释实验室和影像检查结果来扩展与强化医生的知识。
●患者分诊和管理任务：简化患者管理和管理流程。

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在外科手术环境中，大语言模型有助于更好地规划和执行手术。他们通过提供最佳实践和潜在的术中挑战的指导来帮助外科医生。此外，大语言模型可帮助维护易于理解的手术记录，确保手术治疗连续过程中的所有方面都被记录下来。在外科环境中，发现大语言模型可用于：
●医疗文书：协助完成准确而完整的手术过程记录。
●手术规划：帮助制定手术干预规划和策略。
●术中指导：在手术过程中提供实时支持和指导。

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同时，该综述也强调了与大语言模型在医疗中的应用相关的若干局限性：
●应答的准确性和质量：对大语言模型生成的信息的准确性以及生成有偏见或不正确应答的可能性的担忧。
●偏差：大语言模型的训练数据集中存在的一些固有偏差，可能导致有偏差的输出。
●可靠性和可信度：医务人员需要严格评估和验证大语言模型产生的输出。

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大语言模型可通过在患者治疗的各个方面支持临床医生和外科医生来显著改善和优化医疗服务。然而，解决与准确性、偏差和可靠性相关的限制也至关重要。大语言模型应视为补充医务人员专业知识的工具，而非取代他们。未来的研究应侧重于提高大语言模型输出的准确性和可靠性，并探索如何将这些模型有效整合到临床和手术工作流中的方法。

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总之，这篇系统综述强调了大语言模型在推进医疗实践中的重要性，为希望利用人工智能技术优化患者治疗的临床医生和外科医生提供了宝贵的资源。