2022年底，基于大型语言模型（large languagemodel，LLM）的多个生成式聊天机器人（Chatbots）先后全球发布
大语言模型在循证医学领域的应用
2022年底，基于大型语言模型（large languagemodel，LLM）的多个生成式聊天机器人（Chatbots）先后全球发布，给各个领域带来了巨大的机遇和挑战。代表性产品包括ChatGPT（chat generativepre-training transformer）、Google Bard、MicrosoftBing、Claude等。ChatGPT作为生成式聊天机器人的典型代表，能够为医学领域的知识获取、诊疗决策咨询、医学图像识别、医学研究质量评估、医学语言润色等方面提供多方面的支持，有望显著提高医学诊疗与研究的效率。循证医学作为支撑医疗决策与高质量医学研究的关键学科，在为医学实践提供高质量研究证据的同时，还承担了证据评价、实施及传播的重要角色。在循证医学领域，LLM具有哪些潜在应用场景、存在何种挑战和不足，仍有待分析和探讨。本文以基于LLM的最常见工具ChatGPT为例，从临床研究（证据生产）、系统评价（证据合成）、循证评价（证据评价）以及临床实践指南（证据传播和实施）4个方面，深入探讨LLM在循证医学领域的应用前景、面临的挑战以及需要注意的事项，为研究者提供借鉴和参考。
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