大语言模型在母婴健康领域的系统性综述：医疗AI应用的新里程碑

本文梳理了一项关于大语言模型（LLM）在母婴健康领域应用的系统性综述，核心探讨LLM在临床实践、医学教育、临床决策中的具体场景，分析其对患者安全的影响，并展望医疗AI未来发展方向。该综述为理解LLM在母婴健康领域的现状与挑战提供了参考。

母婴健康是医疗体系中敏感复杂的领域，涵盖孕前咨询到产后护理等多环节，需精准个性化信息支持。传统医疗信息系统难以满足动态需求，而LLM的自然语言理解与生成能力可填补这一空白。

本综述采用严格的系统性文献检索，覆盖多个学术数据库及灰色文献，聚焦四大核心问题：1.医疗人员在母婴健康领域使用LLM的具体场景；2.应用的实际效果；3.LLM在医学教育中的角色；4.对患者安全的影响与潜在风险。

临床实践支持：辅助病史采集生成结构化病历、提供个性化诊疗建议（如妊娠期糖尿病管理）、转化医学术语为通俗语言助力患者沟通。 医学教育：模拟临床场景供学员练习核心技能，生成逼真病例讨论材料培养临床思维。 临床决策辅助：作为"第二意见"来源，辅助罕见/疑难病例的诊疗思路与证据综合，补充医生判断。

提升潜力：标准化信息处理减少人为错误、实时监测预警风险、辅助核对药物剂量与相互作用保障用药安全。 潜在风险：LLM"幻觉"可能生成错误信息；医疗数据隐私与安全问题；训练数据偏差导致算法偏见加剧医疗不平等。

技术改进：结合检索增强生成（RAG）减少幻觉、增强决策可解释性、提升个性化建议能力（结合基因组等个体信息）。 监管与伦理：建立技术标准与准入门槛；界定AI辅助与医生责任边界；完善患者知情同意机制。

LLM在母婴健康领域应用处于快速发展阶段，是医护人员的得力助手但不可替代人类专业判断与人文关怀。技术终极目标是服务母婴健康，让每一位母亲与新生儿获得安全优质的医疗照护。