2025年《ESMO人工智能大语言模型在肿瘤临床实践中的应用指南(ELCAP)》解读
刘虎1
吴斌2
牛牛3
1.南方科技大学第二附属医院(深圳市第三人民医院)肿瘤内科,深圳 5181122.深圳大学附属华南医院呼吸与危重症医学科,深圳 5181103.国家癌症中心国家肿瘤临床医学研究中心中国医学科学院肿瘤医院深圳医院肿瘤内科,深圳 518116
摘要：2025 年欧洲肿瘤内科学会(ESMO)发布的《ESMO人工智能大语言模型在肿瘤临床实践中的应用指南(ELCAP)》为大语言模型(LLMs)在肿瘤领域的规范化应用提供了首个国际化共识框架.该文旨在从医工融合专家视角深度解读其核心要旨,并探讨其在中国肿瘤临床实践中应用所面临的独特挑战.ELCAP通过德尔菲共识法,将LLMs应用划分为面向患者(type 1)、面向医护人员(type 2)和后台管理(type 3)三大体系,并达成了22 条关键共识语句.笔者认为,该指南的发布标志着肿瘤人工智能(AI)从"自发探索"迈向"规范治理",其核心价值在于确立了"人机协作、人类主导"的风险防控原则.针对中国临床环境,该文建议重点突破中文医疗大模型的垂直领域优化、建立符合本土伦理要求的分级监管体系及中医特色辅助决策接口,以推动生成式AI在精准肿瘤学中的可靠转化.
关键词：人工智能大语言模型肿瘤学临床实践指南解读
分类号：R73(肿瘤学)TP18(自动化基础理论)
资助基金：深圳市科技计划项目(JCYJ20220530153612028)中国医学科学院肿瘤医院深圳医院科研课题(E010222007)
论文发表日期：2026-01-30
在线出版日期：2026-03-13（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 6-11 )
英文信息