基于多模态大语言模型的主动健康管理数字疗法交互框架概述

doi:10.3969/j.issn.1006-5725.2025.24.023

实用医学杂志 ›› 2025, Vol. 41 ›› Issue (24): 3977-3983.doi: 10.3969/j.issn.1006-5725.2025.24.023

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基于多模态大语言模型的主动健康管理数字疗法交互框架概述

李观明¹,田军章²(),张浩彬²,陈淑华³

^1.暨南大学附属广东省第二人民医院，院办公室，（广东广州 510320 ）
^2.暨南大学附属广东省第二人民医院，人工智能医疗应用研究所，（广东广州 510320 ）
^3.暨南大学附属广东省第二人民医院，人力资源部，（广东广州 510320 ）

收稿日期:2025-10-09 出版日期:2025-12-25 发布日期:2025-12-25
通讯作者: 田军章 E-mail:jz.tian@163.com
基金资助:
广东现代医院管理研究所专项研究课题(GDXDYGS2025024);广州市智慧家庭病房与健康感知重点实验室(2024A03J1074)

A review on an interactive framework for digital therapeutics in proactive health management based on multimodal large language models

Guanming LI¹,Junzhang TIAN²(),Haobin ZHANG²,Shuhua. CHEN³

^*.Office of the Affiliated Guangdong Second Provincial General Hospital of Jinan University，Guangzhou 510320，Guangdong，China

Received:2025-10-09 Online:2025-12-25 Published:2025-12-25
Contact: Junzhang TIAN E-mail:jz.tian@163.com

摘要/Abstract

摘要：

随着现代生活方式的快速变革，公众对重大慢病主动健康干预管理的需求日益增长。传统健康管理干预方式在应对多样化健康问题时显现出局限性，而基于多模态大语言模型的主动健康管理数字疗法为创新重大慢病管理干预技术提供了新的可能性。数字疗法利用大数据、人工智能等现代信息技术，为重大慢病干预管理提供个性化、远程、数据驱动的方案，成为提升管理效果、优化医疗资源配置、提高患者生活质量的有效工具。多模态大语言模型利用图文并茂的智能模型，成为“数字健康助手”，可帮助医生和患者解读医疗影像、监测日常健康数据，并进行对话式决策支持。该文旨在探讨基于多模态大语言模型的主动健康管理数字疗法融合，分析其应用、国内外研究状况以及面临的挑战及未来发展趋势，为主动健康管理提供理论支持和实践指导。

关键词: 多模态大语言模型, 主动健康管理, 数字疗法

Abstract:

The rapid evolution of modern lifestyles has led to increasing public demand for proactive health interventions and the effective management of major chronic diseases. Traditional health management approaches have demonstrated limitations in addressing diverse and complex health needs， whereas digital therapeutics powered by multimodal large language models present transformative opportunities for advancing intervention strategies in chronic disease care. By integrating big data， artificial intelligence， and other cutting-edge information technologies， digital therapeutics deliver personalized， remote， and data-driven solutions that enhance the prevention， monitoring， and management of major chronic conditions. These innovations not only improve clinical outcomes but also optimize the allocation of healthcare resources and elevate patients′ quality of life. Multimodal large language models， acting as "digital health assistants，" enable intelligent integration of text and visual data to support medical image interpretation， real-time health monitoring， and conversational clinical decision-making for both clinicians and patients. This paper aims to investigate the integration of multimodal large language models into digital therapeutics for proactive health management， examining their applications， current domestic and international research advancements， existing challenges， and future development trends， thereby offering theoretical insights and practical guidance for the advancement of proactive healthcare systems.

Key words: multimodal large language model, proactive health management, digital therapeutics

中图分类号:

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