大型語言模型（LLMs）有潛力改變醫學，提升診斷和臨床決策。成功整合需要應對醫學領域的挑戰，包括遷移學習、微調、強化學習、跨學科合作、教育、評估、倫理、隱私和法規。透過全面方法和跨學科合作，LLMs能負責任地融入醫療實踐，造福患者並改善健康結果。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是訓練在大量文本資料上的先進人工智慧模型，目的是模擬人類的表現。在醫療保健領域中，LLMs的應用越來越廣泛，用來回答醫學問題和生成臨床報告等任務。LLM公司與醫療系統的合作將這些模型帶入更貼近真實臨床應用的領域。醫療保健提供者需要了解LLMs的發展、應用以及在醫療環境中可能面臨的挑戰。這篇文章旨在教育醫療專業人士有關醫學中的LLMs，包括了它們在目前景觀中的應用以及未來在醫療領域的改進。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在自然語言處理領域有潛力，可加速臨床實踐，如診斷、預防和治療。智能對話系統運用LLMs被視為治療的未來，尤其是在ChatGPT時代。這研究專注於在醫療保健領域運用LLMs，特別關注認知衰退和產後抑鬱。討論LLMs在醫療保健中的好處，如增進臨床任務和提供個人化醫療，以及相關擔憂，如數據隱私和公平性。這有助於全球討論將LLMs整合到醫療系統中。 PubMed DOI

LLMs在精神醫學領域引起關注，如ChatGPT/GPT-4可用於預測患者風險、治療干預和材料分析。然而，採用LLMs需面對挑戰，如限制、偏見、可解釋性、隱私擔憂和錯誤信息風險。評論討論了在精神醫學實踐中使用LLMs的機會、限制和考量。 PubMed DOI

OpenAI推出的AI聊天機器人ChatGPT顯示了大型語言模型（LLMs）在各領域的潛力，包括醫療保健。LLMs在醫療領域被區分為生物醫學和臨床領域，專業LLMs在自然語言處理上表現更優。為特定領域（如醫療保健）開發專用LLMs很重要。LLMs在醫療中有應用前景，但也帶來挑戰，醫療系統需正視並因應。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）被廣泛運用於個人助理，但在處理數值和時間數據時遇到困難。本文討論了LLMs在時間數據分詞上的挑戰，以及數值值和文本之間的差距。建議改進分詞器，並探索新技術以增強LLMs處理時間數據的能力。在生物醫學信號領域等缺乏特定基礎模型的領域，需要轉變利用預訓練模型的範式。 PubMed DOI

這篇論文探討大型語言模型（LLMs），如ChatGPT，在癡呆症護理和研究中的應用潛力。文章介紹了LLMs的特性、能力與限制，並討論其在護理中的實際考量，例如透過手機應用程式使用。LLMs可增進對癡呆症的理解、診斷和治療，透過有意義的對話和個性化支持來改善病人護理。 LLMs的好處包括提升社交互動、改善認知功能和情緒福祉，並減輕照護者負擔。不過，部署LLMs也引發隱私和倫理等問題。問卷調查顯示，癡呆症患者及支持者對使用LLMs的看法普遍正面，但仍擔心偏見和數據隱私。總體而言，這篇評論強調了LLMs在癡呆症護理中的潛力，並呼籲進一步研究。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在社交媒體健康相關文本分類的表現，並比較了不同模型的效果。結果顯示，基於人類標註數據的模型如RoBERTa和BERTweet表現優於基於GPT-3.5和GPT-4的模型。雖然LLM可用於數據增強，但僅依賴LLM標註數據訓練效果不佳。研究指出，LLM作為零樣本分類器能有效減少假陰性，並減輕手動標註負擔，顯示其在特定領域自然語言處理的潛力。 PubMed DOI

這項研究探討如何利用大型語言模型（LLMs）來改善醫療領域的質性訪談數據解釋。傳統的主題建模方法常常過於簡化，難以捕捉患者和醫療專業人員的細微經驗。研究發現，LLMs在數據解釋的效率和深度上表現更佳，顯示它們在整合人類觀點進入可持續醫療系統的發展中，可能扮演重要角色，並有助於解決該領域的挑戰。 PubMed DOI

這項研究系統性回顧了生成性大型語言模型（LLMs）在臨床環境，特別是電子健康紀錄（EHRs）的應用。儘管自然語言處理技術進步，LLMs在臨床實踐中的整合仍有限，面臨多重挑戰。研究分析了自2023年以來的76篇相關文獻，發現包括提示工程的使用、少數多模態數據的應用、評估指標的多樣性，以及臨床決策中的偏見和幻覺等問題。未來需改進計算技術和標準化評估，以提升LLMs在醫療中的可靠性。總之，LLMs在病人護理上有潛力，但仍需克服重大障礙。 PubMed DOI