Informe médico JMIR. 24 de noviembre de 2025; 13: e76326. doi: 10.2196/76326.
ANTECEDENTES: Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial, los modelos de lenguaje grande (LLM) han demostrado fuertes capacidades en la comprensión, el razonamiento y la generación del lenguaje natural, lo que atrae mucho interés de investigación en la aplicación de los LLM a la salud y la medicina. La medicina de cuidados críticos (CCM) brinda diagnóstico y tratamiento a pacientes con enfermedades críticas que a menudo requieren monitoreo e intervenciones intensivas en unidades de cuidados intensivos (UCI). Sigue siendo incierto si los LLM se pueden aplicar a CCM y si pueden operar como expertos de la UCI para ayudar en la toma de decisiones clínicas en lugar de «loros estocásticos».
OBJETIVO: Esta revisión de alcance tiene como objetivo proporcionar un retrato panorámico de la aplicación de los LLM en CCM, identificando las ventajas, los desafíos y el potencial futuro de los LLM en este campo.
MÉTODOS: Este estudio se realizó de acuerdo con las pautas PRISMA-ScR (Elementos de informes preferidos para revisiones sistemáticas y extensión de metanálisis para revisiones de alcance). Se buscó literatura en 7 bases de datos, incluidas PubMed, Embase, Scopus, Web of Science, CINAHL, IEEE Xplore y ACM Digital Library, desde el primer artículo disponible hasta el 22 de agosto de 2025.
RESULTADOS: De los 2.342 artículos recuperados inicialmente, se seleccionaron 41 para la revisión final. Los LLM desempeñaron un papel importante en CCM a través de los siguientes tres canales principales: apoyo a las decisiones clínicas, documentación e informes médicos, y educación médica y comunicación médico-paciente. En comparación con los modelos tradicionales de inteligencia artificial, los LLM tienen ventajas en el manejo de datos no estructurados y no requieren ingeniería de funciones manual. Mientras tanto, la aplicación de LLM a CCM ha enfrentado desafíos, incluidas alucinaciones y mala interpretabilidad, sensibilidad a las indicaciones, desafíos de sesgo y alineación, y problemas éticos y de privacidad.
CONCLUSIONES: Aunque los LLM aún no son expertos en UCI, tienen el potencial de convertirse en herramientas valiosas en CCM, ayudando a mejorar los resultados de los pacientes y optimizar la prestación de atención médica. Las investigaciones futuras deberían mejorar la confiabilidad y la interpretabilidad del modelo, mejorar la escalabilidad de la implementación y el entrenamiento del modelo, integrar conocimientos médicos actualizados y fortalecer las pautas éticas y de privacidad, allanando el camino para que los LLM se den cuenta plenamente de su impacto en cuidados críticos.
REGISTRO DE PRUEBA: Registros OSF yn328; https://osf.io/yn328/.
PubMed:41284992 | DOI:10.2196/76326