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为一篇关于「大语言模型在医疗诊断中的应用与挑战」的综述论文生成详细大纲，要求符合SCI论文结构
论文标题：Large Language Models in Medical Diagnosis: Applications, Challenges, and Future Directions — A Comprehensive Review 1. Introduction 1.1 研究背景：医疗AI发展历程与LLM的兴起 1.2 研究目的与意义 1.3 文献检索策略与筛选标准 1.4 论文结构安排 2. LLM技术基础 2.1 Transformer架构与预训练范式 2.2 医疗领域专用LLM（Med-PaLM、BioGPT等） 2.3 微调与适配技术 3. 临床应用场景 3.1 辅助诊断与鉴别诊断 3.2 医学影像报告生成 3.3 电子病历分析与摘要 3.4 患者问诊与分诊 4. 关键挑战 4.1 医学准确性与幻觉问题 4.2 数据隐私与安全合规 4.3 临床验证与监管审批 4.4 可解释性与医疗责任 5. 未来展望与建议 6. 结论
将一段中文论文摘要润色为学术英文，并调整为IMRaD结构
[润色后的英文摘要] Background: The integration of artificial intelligence into clinical decision-making has garnered significant attention, yet the specific utility of large language models (LLMs) in diagnostic workflows remains underexplored. Methods: We conducted a systematic review of 127 peer-reviewed studies published between 2022 and 2025, evaluating LLM performance across 15 medical specialties using standardized diagnostic accuracy metrics. Results: Our analysis revealed that LLMs achieved diagnostic concordance rates of 72.3%-89.1% compared to specialist physicians, with notably strong performance in dermatology (89.1%) and radiology report interpretation (85.7%). However, significant limitations were identified in rare disease diagnosis (54.2%) and multi-morbidity scenarios (61.8%). Conclusions: While LLMs demonstrate promising capabilities as diagnostic support tools, their deployment in clinical settings requires robust validation frameworks, transparent uncertainty quantification, and clear human-AI collaboration protocols.
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