《缓解临床医生信息过载：用于集成电子病历和远程患者监测数据分析的生成式人工智能》

本文探讨了利用生成式人工智能，特别是大语言模型，来缓解临床医生在整合电子病历和远程患者监测数据时面临的信息过载问题。医疗领域中，患者数据来源多样且数量激增，包括片段式的电子病历数据和连续的远程患者监测数据。这些数据的体量和异构性给临床医生带来了巨大的认知负担，影响了医疗质量和及时性。文章指出，大语言模型在理解自然语言、处理多种信息格式（如文本、图像和时间序列数据）、执行复杂推理及生成类似人类回应方面表现出色，为解决这一问题提供了变革性的机会。通过开发直观的对话界面，临床医生可以使用自然语言查询与复杂的患者数据集进行交互，从而提高临床效率。文章还详细讨论了利用生成式人工智能管理整合数据的关键挑战，包括数据集成、质量保证、隐私保护、人工智能验证及临床接受度。