大型語言模型(LLMs)在神經外科領域逐漸受到重視,顯示出提升各種任務的潛力。然而,針對其在不同應用中的表現進行系統性檢視的研究仍然不足。本研究識別了關鍵的LLMs,並建立可重複性的報告指導方針,強調其在神經外科的進展。 我們在PubMed和Google Scholar搜尋相關文獻,找到51篇符合標準的文章,主要應用於臨床文本生成、標準化考試問題回答及支持臨床決策。主要使用的LLMs包括GPT-3.5、GPT-4、Bard和Bing。研究顯示,雖然LLMs在複雜任務中表現優異,但大多數研究仍集中於基本應用,未充分解決性能提升或可重複性問題。推進此領域需標準化報告實踐及採用更複雜的驗證方法。 相關文章 PubMed DOI