使用大型語言模型（LLMs）如GPT系列可提升醫學教育品質，但需注意演算法偏見、抄襲、錯誤資訊等挑戰。整合LLMs需謹慎，以確保教學效果。本文探討LLMs在醫學教育的機會與挑戰，提供未來有效運用人工智慧的建議。 PubMed DOI

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

大數據技術進步對臨床帶來新可能性。像ChatGPT這樣的語言模型可在醫學情境中應用，尤其在危重病醫學。模型可優化治療、教學和研究，用於診斷、預測風險和管理病歷。但需注意限制和道德問題。ChatGPT或許未來在危重病醫學扮演重要角色，但應結合臨床專業知識，做出準確決策。 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

NLP中的LLMs是強大模型，能夠理解和生成人類文本。在醫療領域，可應用在聊天機器人、臨床文件和文獻。挑戰在於診斷輔助和患者分流。2023年將釋出針對醫療的LLMs，主要用於聊天機器人。跟進技術發展具有挑戰性，了解應用和限制是討論焦點。本文總結LLMs在醫學上的潛力，探討安全有效的應用。未來可能應用於決策的AI模型和虛擬臨床夥伴。 PubMed DOI

研究探討大型語言模型在醫學上的應用，分析了550篇相關研究。LLMs已經在醫學診斷、寫作、教育和管理方面帶來改善。它們有助於起草文件、培訓和研究。挑戰在於上下文和過度依賴。研究強調了與驗證、倫理和傳統實踐的整合。未來研究應該探索多模式LLMs、算法理解和負責任使用。 PubMed DOI

這篇文章討論了大型語言模型（LLMs）如何簡化醫學資訊、改善醫患溝通、自動摘要文章、分析數據，強化心血管護理和研究。探討了LLMs在醫學上的應用、限制和挑戰，提供心血管專業人員實用指南。也思考了LLMs對心血管護理和研究的未來影響。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫學科學手稿製作上有很大進步，省時、準確、幫助非英語使用者。雖然有好處，也可能產生錯誤和偏見，需要監控。對準確性、作者身份和透明度的道德問題需解決。《美國急診醫學雜誌》使用LLM，要求透明和作者負責，顯示政策應適應新技術。 PubMed DOI

這篇文章探討了人工智慧，特別是像ChatGPT這樣的大型語言模型在急診醫學和重症護理中的重要角色。它提到ChatGPT在診斷支持、臨床文檔和病人溝通等方面的應用，並指出其表現可與人類專業人士媲美。文章也強調了它在臨床決策和藥物選擇中的潛力，能提升病人護理品質。不過，將這些模型應用於醫療也帶來法律、倫理和隱私等問題，需持續研究和監管以確保其負責任的使用。 PubMed DOI

這篇文章強調在醫療和研究領域中，如何安全有效地使用大型語言模型（LLMs），特別是對於經驗較少的專業人士。文中列出六個實用案例，包括自訂翻譯、精煉文本、生成概述、編纂想法、創建個性化教育材料，以及促進智識討論。此外，還提供了一些使用AI工具的注意事項和策略。儘管面臨挑戰，將LLMs整合進醫療和研究工作中，能有效提升生產力和效率。 PubMed DOI