医疗领域聊天机器人的发展与应用：从传统方法到大语言模型

作     者：王子星 齐乐 廉晓丹 周自横 孟爱伟 武欣桐 高晓苑 杨妤婕 刘艺杨 赵韡 刁晓林 

作者机构：中国医学科学院北京协和医学院研究生院 国家心血管病中心中国医学科学院阜外医院信息中心 

出 版 物：《协和医学杂志》 (Medical Journal of Peking Union Medical College Hospital)

年 卷 期：2025年

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 080202[工学-机械电子工程] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 10[医学] 

基　　金：中国医学科学院阜外医院人工智能与信息化应用基金(2024-AI35) 

主　　题：聊天机器人 大语言模型 医疗应用 人工智能 

摘      要：随着人工智能技术的快速发展，聊天机器人在医疗领域展现出广阔的应用前景。从个性化健康建议到慢性病管理，再到心理支持，聊天机器人在提高医疗服务效率与质量方面具有显著优势。随着应用范围的扩展，技术的复杂性和实际应用场景之间的关系变得更加紧密，需对二者进行更全面的审视。本文从医疗应用的角度出发，系统梳理聊天机器人在医疗领域的技术路径及发展历程，深入分析其在各类医疗场景中的应用表现，以期为后续研究提供理论支持，并为聊天机器人技术在医疗领域的广泛应用提供可行方案。