本文探讨了大型语言模型（LLM）在临床自然语言处理中的应用，特别是在电子健康记录中提取社会健康决定因素（SDoH）的能力。研究显示，经过微调的模型在识别不良SDoH患者方面的准确率达到93.8%。此外，GatorTronGPT模型在医学文本生成方面表现优异，能够与人类生成的文本相媲美，强调了LLM在提升临床决策能力和处理隐私问题方面的潜力。