大语言模型在临床护理实践的潜在应用及障碍分析OACSTPCD

目的探讨大语言模型在临床护理实践的潜在应用,并分析其面临的障碍,为人工智能与护理实践的深度融合提供指引。方法检索国内外相关文献,分析大语言模型的基本特征,阐述其在临床护理中的潜在应用场景,并分析其应用过程中可能存在的风险与挑战。结果大语言模型在临床护理领域具有广阔的应用前景,主要包括:信息采集与文本书写;临床护理决策支持;智能问答与患者教育;虚拟临床护理助手;精准评估与护理等。然而,其应用也面临诸多障碍,包括数据安全风险、法律和伦理问题,以及数据偏见、模型“幻觉”、可解释性差及与临床护理需求匹配度欠佳等技术挑战。结论大语言模型技术有望重塑传统护理服务模式,推动临床护理向更加精准化、个性化和高效化的方向发展。未来需加强该技术在医疗健康领域应用的伦理治理、法律监管和垂直领域优化,以确保其在临床护理中的安全、合规、可控运用,最终造福人类健康福祉。