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《范围综述：利用大型语言模型分析解释电子病历》一文探讨了大语言模型（LLM）在电子病历分析和解释中的应用，重点关注这项技术在医疗保健中的潜在应用、当前应用和未来影响。
该综述首先强调了电子病历在现代医疗中的转型式影响。电子病历涵盖了详细的患者信息，如人口统计数据、病史和治疗结果，虽然采取了行之有效的等举措，电子病历已被广泛采用，然而，由于编码不一致和非结构化数据（如临床记录）的复杂性等问题，有效利用电子病历数据仍然是一个挑战。

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电子病历是由多个医务人员维护的患者医疗保健信息的综合性的数字化记录。它们包括结构化、半结构化和非结构化数据。结构化数据（如出生日期和生命体征）很容易量化和检索。半结构化数据（如疾病名称和时间戳）提供了结构与灵活性之间的平衡。非结构化数据（包括各种临床记录和检验检查报告）虽叙述丰富而详尽，但分析起来很有挑战性。

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本综述确定了与电子病历相关的以下几大难题或挑战：
1、不同的编码体系：不同的电子病历使用不同的编码体系（例如，ICD、CPT、LOINC），这使得互操作和数据映射变得异常复杂。
2、数据标准的异质性：不同电子病历系统中标准和术语的差异阻碍了准确的医疗实体识别。
3、非结构化数据：电子病历中大量的非结构化文本（如临床记录），对信息检索和患者小结造成了困难。
4、隐私问题：电子病历中包含了敏感信息，需要按照HIPAA等法规的要求采取严格的隐私保护措施。

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大语言模型是基于变换模型架构的高级自然语言处理模型，包括编码器-解码器、仅编码器和仅解码器结构。这些模型已经发展到可以处理广泛的自然语言处理任务，使其适合处理电子病历中复杂而微妙的语言。该综述概述了大语言模型的结构和演变，重点介绍了BERT、T5、GPT系列和LLaMA等模型。
该综述详细介绍了数据准备过程，利用OpenAlex收集相关研究。作者使用了与大语言模型和电子病历相关的特定关键词，重点关注2018年至2024年间发表的研究文献。这项检索产生了650篇文章，这些文章经过人工审查以确保相关性，最终形成了用于分析的329篇文章的数据集。

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本文讨论了大语言模型在七个已确定的自然语言处理任务中的独特能力，即大语言模型在电子病历中的主要应用：
1、信息提取：利用大语言模型从电子病历中提取实体和关系。
2、文本摘要：总结临床笔记，形成摘要或小结，强化信息的可及性。
3、疾病表型：从电子病历数据中识别疾病特征和亚型。
4、临床试验的患者选择：利用大语言模型来确定临床研究的合适候选者。
5、药物不良反应检测：监测和预测药物的不良反应。
6、预测建模：开发预测疾病结果和患者诊疗轨迹的模型。
7、增强互操作能力：改进不同电子病历系统之间的数据交换。

 

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这篇综述还讨论了在电子病历中使用大语言模型面临的一些挑战，包括对大型注释数据集、计算资源的需求，以及确保模型的透明性和可解释性。未来的研究方向包括开发特定领域的大语言模型，强化和优化隐私保护技术，以及促进跨学科合作以提高电子病历数据的利用率。
总之，该范围综述强调了大语言模型在处理和分析电子病历数据方面的巨大潜力，解决了医疗保健数据管理中的关键挑战。通过利用大语言模型，研究人员和医务人员可以从电子病历中获得有价值的见解，最终会改善患者医疗服务并促进医学研究。