生成式人工智慧和大型語言模型像ChatGPT有潛力改變醫療數據管理。研究指出整合這些技術到醫療實務需協作，強調強化學習和人類反饋。雖然面臨道德挑戰，但大型語言模型可改善醫療決策。持續創新在數據處理、模型優化和實施策略至關重要，組織應負責任地應用這些技術以提升醫療品質、安全和效率。 PubMed DOI

一項新研究介紹了一個名為GatorTronGPT的語言模型，專門針對醫療保健領域的生物醫學自然語言處理進行訓練。這個模型能生成合成文本，有助於提升NLP模型的效能。研究結果顯示，GatorTronGPT生成的文本在可讀性和臨床相關性上與人類生成的文本相當。這項研究強調了在醫學研究和醫療保健領域運用大型語言模型的潛力和挑戰。 PubMed DOI

研究使用電子健康記錄進行表型分析時，需要準確的演算法，但開發這些演算法可能耗費大量時間。研究指出，使用大型語言模型（LLMs）能有效生成初步演算法，其中GPT-4和GPT-3.5在評估中表現較佳。然而，仍需要人類專業知識來完善這些演算法。 PubMed DOI

生成式人工智慧（GAI）和大型語言模型（LLM）已廣泛應用於各個領域，包括醫療保健。GAI在蛋白質結構和藥物發現等任務中有潛力，LLM則在醫療保健領域有多樣應用。區分通用LLM和專為醫療保健設計的模型至關重要，考量到這個領域的廣泛應用和相關出版物。 PubMed DOI

LLMs（例如GPT和BERT）在醫療保健領域有應用潛力，但也帶來偏見、隱私擔憂和道德困境。研究指出，使用變壓器模型可提高效率，但也帶來挑戰，如偏見、可審計性和隱私風險。醫療專業人員需要具備專業知識，面對道德困境，並可能影響患者護理中的人際互動。必須進行全面培訓以因應系統操作和數據解釋的需求。 PubMed DOI

大型語言模型（LLM）是機器學習模型，能有效處理自然語言任務。研究探討LLMs對醫療保健的影響，發現可提升臨床工作效率和個人化護理。然而，也存在資安漏洞和偏見風險，需注意隱私問題。未來研究應關注工作流程、品質、整合和法規，以實現成功應用。 PubMed DOI

LLMs在臨床試驗文件生成上有潛力。輝瑞挑戰使用LLMs自動化臨床試驗文件，尤其是為CSRs創建安全表摘要。評估顯示性能差異，特別是在事實準確性和寫作風格方面。團隊多使用GPT模型，改進方向包括表格輸入、上下文添加和微調。挑戰結果顯示LLMs在自動化CSRs中表格摘要有潛力，強調需優化人類輸入和持續研究。 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

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

這項研究介紹了一個開源流程，利用本地的大型語言模型（LLM）"Llama 2" 從臨床文本中提取定量數據，專注於識別失代償性肝硬化的特徵。研究在MIMIC IV數據集中測試500名患者的病歷，成功識別五個關鍵臨床特徵，敏感度達100%，特異度96%。此外，對其他病症的檢測也相當高，顯示出本地部署的LLM在提取臨床信息方面的有效性，且硬體需求低。 PubMed DOI