研究比較四個大型語言模型（LLMs）與專家醫師在協助精準腫瘤學臨床決策的表現。LLMs提供更多治療方案，但品質和可信度不如專家。然而，部分LLMs提出的治療方案獲得委員會認可。研究建議LLMs可提供協助，但無法取代人類專家。 PubMed DOI

LLMs可協助自動化醫療行政工作，減輕醫師電子病歷負擔，提升病人護理。應注意安全、隱私、法規合規，並強調LLMs應輔助而非取代人類關懷。結合LLMs與專業知識可提升病人護理品質。在臨床環境中謹慎實施LLMs至關重要。 PubMed DOI

在治療神經腫瘤時，患者和醫師共同決策很重要。使用語言模型如ChatGPT和Bard可幫助患者了解病情，但不能取代醫師建議。患者透過模型獲得資訊後可能更積極參與決策。整合模型時要考慮道德、隱私和培訓問題，並持續評估有效性。未來應重視道德、流程、研究和培訓，以提升患者參與度和醫患關係。 PubMed DOI

研究使用大型語言模型幫助病人提出問題，提升溝通效率。以范德堡大學醫學中心數據測試三個模型，CLAIR在清晰度、完整性和簡潔性表現最佳。GPT4在效用和完整性較高，但清晰度和簡潔性較差。CLAIR生成的問題與醫療者相符，有助改善溝通。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)在臨床決策中或許有好處，但目前還不適合實際醫療使用。一項研究指出，LLMs在真實病例中無法正確診斷、無法遵循指引、難以解釋檢驗結果，且難以整合到臨床流程中，可能危害患者健康。需要更多研究以改進LLMs在臨床決策的應用。 PubMed DOI

近年來，大型語言模型（LLMs）已被應用於醫療領域，特別是在前列腺癌的病患溝通上。我們的研究評估了三種LLM的效果，包括ChatGPT（3.5）、Gemini（Pro）和Co-Pilot（免費版），並與官方的羅馬尼亞前列腺癌病患指南進行比較。透過隨機和盲測，八位醫療專業人員根據準確性、及時性、全面性和使用友好性進行評估。結果顯示，LLM，尤其是ChatGPT，通常提供比指南更準確且友好的資訊，顯示出其在改善醫療溝通上的潛力。不過，不同模型的表現差異也顯示出需要量身定制的實施策略。 PubMed DOI

這篇論文探討大型語言模型（LLMs）在電腦媒介臨床諮詢中的應用潛力，涉及醫生、電子健康紀錄（EHR）系統和病人。儘管自然語言處理（NLP）已有進展，但EHR中的自由文本數據尚未被充分利用。LLMs擅長理解和生成自然語言，能有效處理臨床對話。論文建議透過針對特定任務的預訓練和微調，醫療提供者可利用自由文本來識別病人安全問題、支持診斷，並改善臨床互動。作者認為，微調的LLMs結合提示工程，能提升初級護理諮詢的效率與效果。 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

這項研究評估了多種大型語言模型（LLMs）在協助醫生對放射治療保險拒絕上訴的表現。測試的模型包括GPT-3.5、GPT-4及其具網路搜尋能力的版本。研究使用20個模擬病歷進行評估，結果顯示GPT-3.5、GPT-4和GPT-4web能產生清晰且具臨床相關性的上訴信，對加速上訴過程有幫助。相對而言，經微調的GPT-3.5ft表現較差，且所有模型在引用文獻時均有困難。整體而言，LLMs可減輕醫生的文書負擔，但小型數據集微調可能影響性能。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）有潛力顯著改變臨床醫學，能改善醫療服務的可及性、增強診斷、協助手術規劃及促進教育。不過，這些模型的有效運用需謹慎設計提示，以應對幻覺和偏見等挑戰。理解標記化、嵌入和注意力機制等關鍵概念，以及運用策略性提示技術，對生成準確輸出至關重要。AI技術與醫療專業人員的合作、重視倫理問題如數據安全和偏見緩解，能提升醫療服務質量與可及性。持續的研究與發展對於發揮LLMs在醫療領域的潛力至關重要。 PubMed DOI