Este documento proporciona un examen sistemático y profundo de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) en el ámbito de la salud, abordando su importante potencial para transformar la práctica médica a través de capacidades avanzadas de procesamiento de lenguaje natural. Las implementaciones actuales demuestran las prometedoras aplicaciones de los LLMs en apoyo a decisiones clínicas, educación médica, diagnósticos y cuidado de pacientes, al mismo tiempo que resaltan desafíos críticos en privacidad, despliegue ético y precisión factual que requieren resolución para una integración responsable en los sistemas de salud. Este documento proporciona una comprensión integral del trasfondo de los LLMs de salud, la evolución y fundamento arquitectónico, y las capacidades multimodales. Se exploran aspectos metodológicos clave, como la adquisición de datos específicos del dominio, el pre-entrenamiento a gran escala, el ajuste fino supervisado, la ingeniería de indicaciones y el aprendizaje en contexto, en el contexto de casos de uso en salud. El documento destaca las tendencias y categoriza áreas de aplicación prominentes en medicina. Además, examina críticamente los desafíos técnicos y sociales predominantes de los LLMs de salud, incluyendo problemas de sesgo del modelo, interpretabilidad, ética, gobernanza, equidad, privacidad de datos y cumplimiento normativo. La encuesta concluye con una perspectiva sobre las direcciones emergentes de la investigación y recomendaciones estratégicas para el desarrollo y despliegue de los LLMs de salud.