Large Language Models in Critical Care Medicine: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the rapid development of artificial intelligence, large language models (LLMs) have shown strong capabilities in natural language understanding, reasoning, and generation, attracting much research interest in applying LLMs to health and medicine. Critical care medicine (CCM) provides diagnosis and treatment for patients with critical illness who often require intensive monitoring and interventions in intensive care units (ICUs). Whether LLMs can be applied to CCM, and whether they can operate as ICU experts in assisting clinical decision-making rather than "stochastic parrots," remains uncertain. OBJECTIVE: This scoping review aims to provide a panoramic portrait of the application of LLMs in CCM, identifying the advantages, challenges, and future potential of LLMs in this field. METHODS: This study was conducted in accordance with the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews) guidelines. Literature was searched across 7 databases, including PubMed, Embase, Scopus, Web of Science, CINAHL, IEEE Xplore, and ACM Digital Library, from the first available paper to August 22, 2025. RESULTS: From an initial 2342 retrieved papers, 41 were selected for final review. LLMs played an important role in CCM through the following 3 main channels: clinical decision support, medical documentation and reporting, and medical education and doctor-patient communication. Compared to traditional artificial intelligence models, LLMs have advantages in handling unstructured data and do not require manual feature engineering. Meanwhile, applying LLMs to CCM has faced challenges, including hallucinations and poor interpretability, sensitivity to prompts, bias and alignment challenges, and privacy and ethical issues. CONCLUSIONS: Although LLMs are not yet ICU experts, they have the potential to become valuable tools in CCM, helping to improve patient outcomes and optimize health care delivery. Future research should enhance model reliability and interpretability, improve model training and deployment scalability, integrate up-to-date medical knowledge, and strengthen privacy and ethical guidelines, paving the way for LLMs to fully realize their impact in critical care. TRIAL REGISTRATION: OSF Registries yn328; https://osf.io/yn328/.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».