该研究以： The effectiveness of large language models in medical AI research for physicians: A randomized controlled trial 为题，于 2025 年 11 月 26 日发表于 Cell 子刊 Cell Reports Medicine 上 。 中山大学中山眼科中心 林浩添 教授、 陈文贲 副研究员为论文共同通讯作者， 尚元君 博士、 林远帆 博士和 李睿扬 助理研究员为论文共同第一作者。 这项随机对照试验评估了 大语言模型 （LLM） 在 医学人工智能研究 中对医生的有效性，结果显示，大语 言模型能够帮助医生克服技术障碍，协助医生开展医疗人工智能研究，但也存在着幻觉和依赖性风险。 撰文丨王聪 编辑丨王多鱼 排版丨水成文 近日，来自 中山大学中山眼科中心 的一篇新论文登上了 Cell Press 官网头条。 近年来，促进生物学、化学、物理学、材料科学、计算机科学和工程学等不同科学领域合作的 跨学科研究 ，推动了众多科学领域的突破，并开辟了新的增长途径。例如，在数字医学领域，临床实践、计算机科学 及其他学 ...

撰文丨王聪 编辑丨王多鱼 排版丨水成文 近年来，促进生物学、化学、物理学、材料科学、计算机科学和工程学等不同科学领域合作的 跨学科研究 ，推动了众多科学领域的突破，并开辟了新的增长途径。例如，在数字医学领域，临床实践、计算机科学 及其他学科的知识和技术的融合，极大地推动了医疗保健服务的提升、患者参与度的提高、临床结果的改 善以及医疗保健系统的优化。 然而，尽管诸如 人工智能 （AI） 之类的技术在生物医学领域展现出巨大的应用潜力，但其广泛应用却因技 术障碍而受到极大限制。医生能够提供宝贵的临床见解和第一手经验，但由于缺乏必要的多学科专业知识 或技能，以及难以获得工程技术人员的支持，他们在涉及 AI 技术的问题导向型研究中的参与可能会受到极 大阻碍。对于那些身处偏远医院或大学的小型研究团队或临床团队，以及那些难以获取研究资源、跨学科 合作和技术支持的年轻医生来说，这一挑战尤为明显。 2025 年 11 月 26 日，中山大学中山眼科中心 林浩添 教授团队在 Cell 子刊 Cell Reports Medicine 上发 表了题 为： The effectiveness of large language mo ...