Large Language Models in Biomedical and Health Informatics: A Bibliometric Review
本文属于LLM系列文章，基于《Large Language Models in Biomedical and Health Informatics: A Bibliometric Review》进行翻译。
生物医学和健康信息学中的大型语言模型：文献计量学综述
- 摘要
- 1 引言
- 2 背景
- 3 方法
- 4 地形测绘领域：基于BHI LLM的多样生态系统研究综述
- 5 频谱导航：BHI中分布式LLM方法的创新应用
- 6 拓展视野：LLM在BHI应用中的多元化探索
- 7 在特定疾病领域应用LLM：聚焦热门方向与前沿机遇
- 8 结论与讨论
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- 8.1 局限性分析
- 8.2 未来研究方向
摘要
大型语言模型（LLM）迅速发展成为生物医学和健康信息学（BHI）领域的重要技术工具，为数据分析、患者治疗和研究提供了更为详细和系统的分析方法和研究工具。这篇文献计量综述旨在通过系统回顾2022至2023年发表的研究文章及合作网络，全面评估LLM在BHI领域的实际应用情况。研究进一步探讨了LLM在自然语言处理（NLP）技术在医疗诊断、患者参与度、电子健康记录管理和个性化医疗等BHI领域中的具体应用，揭示了其在提升医疗决策效率和患者体验方面的重要作用。为此，本研究确定了LLM在BHI领域的发展趋势，构建了研究网络图谱，并突出了这一技术迅速发展的关键驱动力。同时，该综述还深入分析了在BHI中应用LLM所面临的主要伦理挑战和实际困难，包括数据隐私保护和提供可靠医疗建议的复杂性。展望未来，研究将重点评估LLM如何进一步推动生物医学研究、优化医疗服务体系以及提升患者治疗效果。这篇文献计量综述为生物医学研究者、临床医生和政策制定者等BHI相关利益方，提供了了解LLM现状和发展潜力的重要资源。
1 引言
2 背景
3 方法
4 地形测绘：BHI LLM研究的多样生态系统综述
5 频谱导航：BHI中的分布式LLM方法
6 拓展视野：LLM在BHI应用中的多样化成果
7 在特定疾病类别中应用LLM：热门领域与开放机会
8 结论和讨论
我们的综述揭示了在生物医学和健康信息学（BHI）领域中，大型语言模型（LLM）的使用呈现出显著的趋势与持续发展。这些技术正深刻地重塑医疗保健领域的运作方式与成果产出。特别是在2022至2023年间，研究文章数量呈现爆发式增长，这预示着该领域正进入一个快速演进的新阶段。这些应用涵盖了更精准的诊断工具、更深层次的患者参与度、更高效的电子健康记录（EHR）管理，以及新兴的个性化医疗领域。LLM在BHI中的应用不仅展现了卓越的自然语言处理能力，还带来了医疗诊断、患者护理与研究方法的显著提升。通过网络分析，我们发现LLM在促进跨学科合作方面发挥了关键作用，包括学术界、医疗保健机构与技术产业之间的紧密联系。这种多学科协作模式对于LLM的负责任发展与道德应用具有至关重要的意义。我们的研究还揭示了当前研究者与利益相关者对解决实际挑战与道德议题的关注度，如数据隐私与人工智能偏见问题。这些讨论强调了建立完善政策框架的必要性。总体而言，LLM在BHI中的应用展现出巨大潜力，但其发展需要在技术能力与道德、法律和社会影响之间找到平衡点。我们的综述旨在为医疗保健领域的相关利益方提供详实的资源，概述LLM在BHI中的现状，并对未来研究方向提出建设性见解。随着LLM技术的持续演进与更广泛的应用，其发展对研究人员、临床医生、政策制定者、行业领导与所有相关利益方均具有重要意义。同时，我们呼吁各方共同努力，以负责任与道德的方式推进LLM在医疗保健中的应用。
8.1 局限性
本文的文献计量学综述在某些方面存在局限性。首先，我们的分类方法虽然能够实现多标签分类，但主要侧重于识别每篇文章中最为相关的核心主题。这种方法在简化分析方面具有显著效果，但可能忽略了部分研究论文的多维度特性，其中次要主题也可能具有重要关联性。其次，以LLM为中心的审查范围可能不包括其他基础模型，例如视觉和声音等。此外，在我们的搜索标准中，生物医学和健康相关关键词的具体使用可能无意地排除了那些没有明确使用这些术语但仍与该领域相关联的研究。另一个潜在的限制源于数据清理过程。在数据收集过程中，OpenAlex并未促进基于标题或摘要中的关键字匹配来进行精细搜索。因此，我们采用了几个预定义的规则，例如根据摘要中的关键搜索词进行文章过滤。这些局限性为未来完善文献计量学综述提供了改进方向。未来的工作可以进一步探索基础模型在BHI领域的其他模式中的应用，包括视觉和语音。未来的另一项工作可以继续扩展数据收集并追踪这一领域的研究趋势。
8.2 未来工作
展望未来，大语言模型（LLM）在改善医疗服务提供和优化患者结果方面展现出显著的潜力。随着LLM技术的持续发展，未来的工作重点将放在探索更先进的LLM集成方法，以解决出现的新道德和运营挑战。例如，确保在医疗保健中负责任和公平地使用LLM至关重要，这是实现其潜力的关键。
该领域发展迅速，因此，持续的监测和分析变得至关重要。我们预测，未来与LLM相关的出版物和引用数量将显著增加。因此，持续更新我们的研究对于保持其相关性和影响力至关重要。未来的工作还将包括探索LLM之外的基础模型，承认多模态系统在医疗保健中的日益重要性。通过扩大研究重点，我们旨在更全面地理解先进计算模型在生物医学信息学（BHI）中的作用，从而为开发更有效、更符合道德标准的医疗保健解决方案做出贡献。