呂軍

重癥醫(yī)學作為現(xiàn)代醫(yī)學的重要分支，承擔著危重患者生命支持與器官功能維護的重任。其臨床實踐高度依賴于對生命體征、實驗室檢查結(jié)果、影像學資料等多模態(tài)數(shù)據(jù)的實時分析與精準解讀。然而，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析模式存在顯著局限性，大多數(shù)臨床工作者需要同時掌握數(shù)據(jù)整理、挖掘、可視化和解釋等方面的專業(yè)技能才能妥善利用重癥醫(yī)學大數(shù)據(jù)，這是不切實際的。由此可見，數(shù)據(jù)科學和臨床科學之間的差距嚴重制約了重癥醫(yī)學大數(shù)據(jù)輔助臨床決策的效率。近年來，以大語言模型（LLMs）為代表的人工智能（AI）技術(shù)憑借其強大的自然語言處理、跨模態(tài)融合能力，正在重塑重癥醫(yī)學大數(shù)據(jù)研究的范式。本文系統(tǒng)梳理了LLMs在重癥醫(yī)學領(lǐng)域的應用現(xiàn)狀、技術(shù)瓶頸及未來發(fā)展趨勢。

▋一、重癥醫(yī)學數(shù)據(jù)研究的困境與破局之路▋

（一）數(shù)據(jù)孤島效應的深層成因

ICU數(shù)據(jù)具有典型的多源異構(gòu)特征，即每張ICU病床日均產(chǎn)生100 GB數(shù)據(jù)流，包含12導聯(lián)心電圖、連續(xù)腦電監(jiān)測、機械通氣參數(shù)、影像掃描、實驗室結(jié)果等十余種數(shù)據(jù)類型。然而，不同醫(yī)療信息系統(tǒng)（HIS）、監(jiān)護儀、呼吸機等設備采用私有協(xié)議，導致數(shù)據(jù)標準化程度不足。以美國重癥監(jiān)護醫(yī)學信息數(shù)據(jù)庫（MIMIC-Ⅳ）為例，其數(shù)據(jù)整合耗時長達數(shù)年，涉及二十余個數(shù)據(jù)清洗步驟。這種碎片化的數(shù)據(jù)格局對重癥大數(shù)據(jù)研究主要造成三大障礙：

1.系統(tǒng)接口壁壘：不同廠商的監(jiān)護設備采用健康信息交換第七層協(xié)議（HL7）、快速醫(yī)療互操作性資源（FHIR）等不同通信協(xié)議，數(shù)據(jù)抽取整合成本高昂。

2.語義互操作鴻溝：自由文本病程記錄存在術(shù)語不一致問題，例如“ARDS”可能被表述為“急性呼吸窘迫綜合征”“成人呼吸窘迫癥”等30余種變體。

3.時空維度割裂：生命體征波形數(shù)據(jù)與實驗室檢查結(jié)果缺乏精確時間對齊，影響時序分析準確性。

（二）傳統(tǒng)分析范式的效能瓶頸

傳統(tǒng)機器學習模型在重癥醫(yī)學應用中暴露出顯著缺陷：

1. 特征工程依賴性強：簡化急性生理學評分Ⅱ（SAPS-Ⅱ）需人工提取24項生理指標，耗時費力且易遺漏關(guān)鍵信息。

2. 動態(tài)預測能力不足：傳統(tǒng)Logistic回歸模型對膿毒癥預警的延遲通常大于3 h，錯過黃金干預窗口。

3. 可解釋性缺陷：機器學習的黑箱模型難以滿足臨床對決策透明度的嚴苛要求，而美國食品藥品監(jiān)督管理局明確要求醫(yī)療AI需提供可解釋性報告。

以上問題，在LLMs的席卷之勢下，有望被逐一解決。

▋二、LLMs驅(qū)動的重癥醫(yī)學三維躍遷▋

（一）臨床決策支持系統(tǒng)的智能化升級

1.動態(tài)風險預警體系重構(gòu)

Mixtral 8x7B在膿毒癥預警中展現(xiàn)出不俗潛力，基于其開發(fā)的COMPOSER-LLM模型通過額外整合患者的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來提高模型的預測性能，其靈敏度達72.1%，陽性預測值（PPV）為52.9%，F(xiàn)-1評分為61.0%，每患者小時誤報僅為0.0087次，明顯優(yōu)于獨立的COMPOSER模型，以及Epic膿毒癥評分（靈敏度33%，PPV 12%）和TREWS（靈敏度33%，PPV 12%）?；诟咝阅苡嬎銠C硬件的支持，LLMs實現(xiàn)動態(tài)預警的優(yōu)勢也將逐漸凸顯。

2.治療決策的精準化轉(zhuǎn)型

LLMs在治療決策方面的應用在重癥醫(yī)學領(lǐng)域較為缺乏，但其在其他領(lǐng)域的運用可提供參考價值。例如，一項在胃腸外科領(lǐng)域的研究評估了多種LLMs在為胃食管反流?。℅ERD）外科治療提供建議方面的準確性。根據(jù)美國胃腸道和內(nèi)鏡外科醫(yī)生協(xié)會（SAGES）指南，ChatGPT-4、Copilot、Google Bard和Perplexity分別對成人GERD外科治療的7個關(guān)鍵問題（KQ）中，提供了5/7（71.4%）、3/7（42.9%）、6/7（85.7%）的準確建議；在面向患者的建議方面，四種模型分別為3/5（60.0%）、2/5（40.0%）、4/5（80.0%）和1/5（20.0%）個KQ提供了準確答案。LLMs未來在重癥領(lǐng)域的運用，會隨著不斷地迭代升級而獲得顯著成效。

（二）科研范式的顛覆性重構(gòu)

1.全面的疾病知識圖譜構(gòu)建

四川大學華西醫(yī)院團隊使用LLMs（特別是GPT-4.0），借助先進的快速工程技術(shù)進行實體識別和關(guān)系提取，結(jié)合多中心臨床數(shù)據(jù)庫，開發(fā)了一個全面的膿毒癥知識圖譜，該圖譜由1894個節(jié)點和2021個不同的關(guān)系組成，包括9個實體概念（疾病、癥狀、生物標志物、影像學檢查等）和8個語義關(guān)系（并發(fā)癥、推薦藥物、實驗室檢查等）。構(gòu)建過程高速高效，突顯了LLMs在醫(yī)學研究中的潛力，并為未來在膿毒癥和其他復雜疾病的研究設定了新的基準。

2.虛擬對照試驗的實施方法學突破

美國萊斯大學研究團隊提出了一種基于LLMs的患者試驗匹配方法（LLM-PTM），旨在提升電子健康記錄（EHR）與臨床試驗標準之間的兼容性，解決當前在數(shù)據(jù)標準化、倫理審查以及系統(tǒng)互操作性方面所面臨的挑戰(zhàn)。該方法通過先進的自然語言生成能力，構(gòu)建具備隱私意識的數(shù)據(jù)增強機制，在確保敏感患者數(shù)據(jù)的安全性和保密性的同時，平衡了LLMs的優(yōu)勢。研究結(jié)果顯示，使用LLM-PTM方法可使試驗對象匹配效率平均提高7.32%，并保證了敏感患者數(shù)據(jù)的安全性和保密性。這種“數(shù)字孿生”技術(shù)不僅有望加速藥物研發(fā)，還可用于罕見病研究，解決樣本量不足的痛點，對重癥醫(yī)學領(lǐng)域同樣具有重要的借鑒意義與應用前景。

（三）醫(yī)學教育和患者感受的場景化革命

1.臨床病例題庫的智能化構(gòu)建

基于臨床病例敘事的多項選擇題（MCQ）已被用于評估醫(yī)學生的學習狀態(tài)，但其編制過程需要耗費大量的時間和精力。而LLMs的出現(xiàn)為此類教育工具的高效開發(fā)提供了新的可能。美國紐約唐納德和芭芭拉·祖克醫(yī)學院的一項研究中，研究團隊使用結(jié)構(gòu)化提示工程方法，并結(jié)合權(quán)威源文檔和迭代提示鏈接技術(shù)為婦產(chǎn)科住院醫(yī)師自動生成臨床病例和MCQ。研究進一步評估住院醫(yī)師和主治醫(yī)師在區(qū)分人工生成內(nèi)容和AI生成內(nèi)容方面的能力，結(jié)果顯示兩者的關(guān)鍵指標上無顯著性差異，該研究支持了LLMs在醫(yī)學教育尤其是重癥醫(yī)學等臨床學科中，用于高質(zhì)量教學內(nèi)容生成的可行性與應用前景。

2.對話式虛擬代理和沉浸式可視化提高患者接受度

機器人超聲系統(tǒng)具有改善醫(yī)療診斷的潛力，但患者接受度仍然是一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)。為應對這一挑戰(zhàn)，德國慕尼黑大學團隊開發(fā)了一種全新的系統(tǒng)，基于LLMs虛擬代理與三種混合現(xiàn)實可視化相結(jié)合，旨在提高患者的舒適度和信任度。該虛擬助理能夠以自然、對話式的方式與患者交流，以任何形式回答問題，并提供實時保證，從而構(gòu)建更智能、更可靠的醫(yī)患交互體驗。研究結(jié)果顯示，該系統(tǒng)可顯著提升患者的信任度、接受度與整體舒適感。此類應用在重癥醫(yī)學領(lǐng)域同樣具有廣闊的應用前景。

▋?nèi)⑸顚哟翁魬?zhàn)：技術(shù)瓶頸與倫理困局的雙重突圍▋

（一）技術(shù)性挑戰(zhàn)的根源剖析

1. 數(shù)據(jù)幻覺現(xiàn)象的機理探究

幻覺指LLMs生成看似合理但事實上錯誤或缺乏依據(jù)的內(nèi)容，在醫(yī)療場景表現(xiàn)為虛構(gòu)診斷依據(jù)、篡改臨床指南、偽造實驗室指標等。區(qū)別于通用領(lǐng)域，醫(yī)療幻覺直接威脅患者安全，具有高隱蔽性（專業(yè)術(shù)語偽裝）和高危害性（延誤治療或不當干預）。這種虛構(gòu)可能源于數(shù)據(jù)層缺陷、模型架構(gòu)局限、評估標準失配，以及模型對醫(yī)學知識的過度泛化等。例如，將其他科室的檢測常規(guī)錯誤應用于ICU場景，從而引發(fā)不適當?shù)耐扑]。研究者發(fā)現(xiàn)，通過引入檢索增強（RAG）耦合統(tǒng)一醫(yī)學語言系統(tǒng)（UMLS）醫(yī)學知識圖譜進行實時校驗等技術(shù)方法，可以在一定程度上降低幻覺的發(fā)生率。

2. 多模態(tài)對齊的技術(shù)難題

多模態(tài)數(shù)據(jù)因模態(tài)異構(gòu)性、數(shù)據(jù)不平衡、語義鴻溝等核心難點而難以對齊，需通過LLMs集合統(tǒng)一投影構(gòu)架、漸進式多模態(tài)對齊、數(shù)據(jù)增強與平衡、嵌入對齊、指令微調(diào)與人類反饋等技術(shù)來進行對齊，還需不斷地迭代升級整個流程，以達到較為滿意的目標。

（二）倫理與監(jiān)管的跨國博弈

1. 隱私保護的技術(shù)突圍

聯(lián)邦學習的核心思路是“數(shù)據(jù)不出本地，僅交換模型參數(shù)”，其為多中心數(shù)據(jù)協(xié)作提供了新的思路。例如eICU合作研究數(shù)據(jù)庫（eICU-CRD），該數(shù)據(jù)庫由Pollard等于2018年首次發(fā)布，覆蓋了美國208家醫(yī)院20余萬例患者的重癥監(jiān)護數(shù)據(jù)。eICU-CRD廣泛用于聯(lián)邦學習研究中，允許醫(yī)院在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下協(xié)作訓練模型。

2. 責任界定框架的構(gòu)建困境

歐盟AI法案將部分醫(yī)療領(lǐng)域AI系統(tǒng)（包含LLMs相關(guān)系統(tǒng)，如ICU場景中的生命支持決策工具）明確列為高風險類別，要求技術(shù)文檔、質(zhì)量管理文件、符合性聲明等關(guān)鍵材料存證達10年以上，這無疑為存儲與計算資源帶來了巨大的負擔。然而，當前中國AI醫(yī)療器械的監(jiān)管框架（如2022年發(fā)布的《人工智能醫(yī)療器械注冊審查指導原則》）還未將動態(tài)決策類模型納入規(guī)范管理范圍內(nèi)。

▋四、未來展望：邁向智能重癥的進階路徑▋

（一）下一代模型的技術(shù)路線

1. 多模態(tài)大模型的深度融合

在“大數(shù)據(jù)+大算力+強算法”的推動下，醫(yī)學領(lǐng)域的多模態(tài)LLMs快速發(fā)展，如Medical mT5、EpiSemoGPT、Polaris、DeepDR-LLM、Med-Gemini、Med-Flaming、FairCLIP等，為通用、專病醫(yī)療大模型的進步提供了新的可能，從診斷輔助到治療方案推薦等環(huán)節(jié)都在推動著診療服務的全流程優(yōu)化。如DeepMind 開發(fā)的Med-Gemini系列模型，其整合醫(yī)學影像與臨床文本數(shù)據(jù)等功能在疾病診斷方面發(fā)揮著重要作用。同樣地，在重癥醫(yī)學領(lǐng)域，未來也將會產(chǎn)生優(yōu)秀的多模態(tài)LLMs為危重患者的精準診療和個體化管理帶來切實益處。

2. 邊緣計算與輕量化部署

DeepSeek的橫空出世，宣告模型壓縮技術(shù)取得了突破性進展，未來的LLMs也可以通過通道剪枝與知識蒸餾技術(shù)，將參數(shù)量大力壓縮，使圖形處理器顯存占用量下降，同時不顯著降低模型性能，滿足床旁終端部署等需求。

（二）臨床-技術(shù)融合生態(tài)的構(gòu)建

1. 動態(tài)知識庫的閉環(huán)更新

LLMs通過實時對接WHO指南庫、UpToDate臨床顧問等醫(yī)學知識源，可在數(shù)秒內(nèi)完成指南更新同步。更重要的創(chuàng)新在于建立“指南-數(shù)據(jù)”雙向驗證機制，新指南需通過歷史數(shù)據(jù)回溯測試方可生效，實現(xiàn)了循證醫(yī)學與數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度融合。

2. 人機協(xié)同決策機制的創(chuàng)新

Mayo Clinic團隊開發(fā)的HybridCare系統(tǒng)，創(chuàng)造性地引入“跨場景協(xié)同護理”和“多學科團隊協(xié)作”的機制。這是一種整合院內(nèi)專業(yè)醫(yī)療與遠程家庭護理的創(chuàng)新模式，旨在通過多學科協(xié)作和數(shù)字技術(shù)提升患者救治效率與救治體驗。該系統(tǒng)可組織內(nèi)科、老年醫(yī)學科、康復治療科等多學科專家聯(lián)合診療，由專人通過人機協(xié)同負責，協(xié)調(diào)資源分配與制定隨訪計劃，使患者從入院到家庭護理的過渡時間大幅度縮短，團隊決策響應速度更是提升至24 h內(nèi)。

▋五、結(jié)語：以智慧之光點亮重癥醫(yī)學的未來▋

在AI與生命科學交匯的歷史節(jié)點上，LLMs正以前所未有的力量重塑重癥醫(yī)學的認知邊界與實踐范式。本文所勾勒的技術(shù)圖景——從動態(tài)預警的精度躍升到知識圖譜的認知革命，從虛擬試驗的范式突破到人機協(xié)同的生態(tài)構(gòu)建——既是對傳統(tǒng)醫(yī)療范式的解構(gòu)，更是對“以人為本”醫(yī)學本質(zhì)的回歸。當LLMs能精準解析多模態(tài)數(shù)據(jù)中的生死時速，當虛擬代理能彌合醫(yī)患溝通的文化鴻溝，我們看到的不僅是技術(shù)的迭代，更是對生命價值的全新詮釋。

然而，技術(shù)的光明前景永遠伴隨著陰影。數(shù)據(jù)幻覺的幽靈徘徊在診斷決策的邊緣，隱私保護的屏障亟待全球協(xié)作的加固，而倫理框架的缺失如同懸在頭頂?shù)倪_摩克利斯之劍。這要求我們在擁抱技術(shù)革新的同時，更要堅守醫(yī)學的溫度：在算法的冰冷邏輯中植入人文關(guān)懷的基因，在追求預測精度的同時守護臨床決策的可解釋性，在推進全球技術(shù)共治中構(gòu)建數(shù)字時代的醫(yī)學倫理新秩序。

站在智能重癥的門檻前，我們比任何時候都更需要臨床醫(yī)生與技術(shù)工程師的深度對話，讓醫(yī)學思維引導算法設計，讓臨床痛點定義技術(shù)創(chuàng)新?；蛟S正如沃森與人類的圍棋對弈所示——真正的智能不是零和博弈，而是人機共生下的智慧涌現(xiàn)。當LLMs不再是冷冰冰的工具，而成為臨床醫(yī)生延伸的認知觸角、患者生命的數(shù)字守護者，我們終將在數(shù)據(jù)洪流中錨定醫(yī)學的本質(zhì)：以科學的嚴謹守護生命的溫度，以技術(shù)的進步詮釋人性的光輝。

（作者：暨南大學護理學院 李欣雅 暨南大學附屬第一醫(yī)院臨床研究部 呂軍）