南方医科大学学报

作者：程浩然, 严鸿斌, 袁子云, 庄泽鸿, 孙学刚, 姚学清

单位：1.南方医科大学附属广东省人民医院（广东省医学科学院）胃肠外科普通外科，广东 广州 510080；2.广东省人民医院赣州医院（赣州市立医院）普通外科，江西 赣州 341099；3.南方医科大学 第一临床医学院；4.中山市人民医院普外科，广东 中山 528400；5.中医药学院，广东 广州 510515；6.华南理工大学医学院，广东 广州 510641

关键词：大语言模型,人工智能,肿瘤诊断,病理学,影像学,

基金：国家自然科学基金(82260501);国家自然科学基金(82274387);广东省特支计划科技创新领军人才项目;江西省赣州市科技计划项目(202101074816)

大语言模型（LLMs）作为新兴人工智能技术，凭借其优异的文字与图像处理能力，为医疗领域智能化变革提供核心支撑，显著提升临床工作效率与质量。本文系统梳理LLMs在癌症诊断领域的应用现状、技术特点及发展方向，重点聚焦两大核心场景：一是影像报告、病理报告、综合病例报告等文字报告的自动化分析与解读；二是融合文本与医学影像的多模态数据诊断。研究发现，LLMs在癌症诊断中的综合能力已可媲美普通住院医师，但在专业化诊断与精准化判断方面仍存在明显短板；同时，LLMs展现出“小参数模型适配基层场景”“多语言报告分析泛用性差异”等应用层面特征。未来需进一步开发专业化、实用化的医疗专用LLMs，通过优化微调策略、构建高质量中文医疗数据集、整合视觉语言模型等方式，推动其临床落地并弥合医疗资源差距。

来源：2026年第1期

《南方医科大学学报》期刊编辑部

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