大型語言模型（LLMs）是強大的人工智慧工具，能根據指示產生各種內容。為確保負責任使用，需要人類監督和道德設計。負責任使用LLMs可增進人類決策和資訊檢索。在醫療領域，它們有潛力改革數據管理。使用者、開發者、提供者和監管機構需共同努力因應LLM帶來的重大影響。 PubMed DOI

討論了大型語言模型如ChatGPT在牙醫醫學中的影響。優點包括臨床決策支持和文本摘要，但也可能提供不正確資訊。牙科從業人員或許不受太大影響，但行政人員和牙科遠程醫療可能會有變化。在健康查詢中，確保準確性並防範偏見回應很重要。患者數據保密和網絡安全也是考量。在牙科教育中，LLMs可增進寫作流暢度，但在科學領域使用需明確限制。儘管在牙醫醫學有應用潛力，但需注意錯誤資訊和惡意使用風險。在牙科實務中使用LLMs的好處和限制需謹慎評估。 PubMed DOI

AI技術進步，像ChatGPT這樣的模型造成許多誤導性醫療資訊流傳。這些AI能修改各種內容，但可靠性有疑慮，可能散播錯誤。精神科醫師需注意病人可能在網路上接觸到錯誤資訊，尤其是有關心理健康和治療的。 PubMed DOI

大型語言模型如ChatGPT對健康資訊的影響重大，但影響仍不明確。研究新科技可了解人工智慧工具如何影響健康資訊，避免市場營銷和錯誤資訊混淆。透明度和可解釋性很重要，以避免意外後果。 PubMed DOI

研究發現，病患在Bing搜尋脊椎手術資訊時，大多數回答都準確完整，且錯誤會被更正。商業來源常見，政府來源評分最高。研究強調需持續評估改進大型語言模型，以提供病患可靠網路資訊。 PubMed DOI

研究評估了防止大型語言模型（LLMs）生成健康虛假資訊的保護措施。測試四個LLMs，發現有些保護措施有漏洞，有些持續生成虛假資訊。研究建議加強監管、透明度和定期審計，以防止LLMs散播健康虛假資訊。 PubMed DOI

論文討論了在醫療領域整合大型語言模型（LLMs）的影響，強調臨床醫師的信任、數據來源，以及對LLM性能和臨床醫師能力的影響。提到LLMs中自我參考學習迴圈的擔憂，並討論了風險，如醫療專業人員的技能下降。呼籲整合LLMs到醫療中要謹慎，確保安全有效使用。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是先進的人工智慧系統，能理解和生成類似人類語言，對神經學任務有潛力。在臨床使用LLMs需面對挑戰，如臨床推理能力有限、可靠性問題、偏見及可能加劇醫療差異。克服挑戰需仔細規劃、利益相關者參與、測試和監控。醫療機構應與預算相符，神經科醫師需保護患者數據隱私，避免偏見。研究人員應遵循道德準則和標準。整合LLMs到臨床神經學可提升患者護理品質和安全性，提供有效運用人工智慧的指導。 PubMed DOI

外科醫生現在面臨挑戰，因為病人常常變成「Google博士」，靠搜尋引擎找醫學資訊。雖然自然語言處理軟體如ChatGPT讓病人能與AI對話，但提供的醫學資訊不夠準確，閱讀難度也高。ChatGPT缺乏批判性思考，只是重複網路內容。儘管模擬自然語言，但在提供深入見解上表現不佳，顯示出人工智慧相較於人類還有限制。 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