Journal of the American College of Surgeons 本研究以105例NSQIP乳房重建试点项目患者（2024年7月1日至2025年2月28日）的临床记录为对象，经人工去标识化后用定制化ChatGPT 4.1工作流逐变量抽取，以整形外科教师作为参考标准，共评估9,048个数据点，结果显示大语言模型总体抽取准确率为99.33%（61个错误），高于人工抽取的98.19%（164个错误），McNemar与卡方检验p<0.001，模型在术中与术后变量上优于人工，在术前变量上略低，最常见错误为既往乳房手术史（29/61）及胸肌前与胸肌下植入物或扩张器位置判断。