本研究提出利用大型语言模型（LLMs）来改进药物过量风险预测，克服传统机器学习模型在医疗记录分析中的局限性。实验结果表明，LLMs在某些情况下优于传统模型，具备较高的预测准确性，显示其在临床决策支持中的潜力。