討論了大型語言模型（LLM）如ChatGPT在醫療保健領域的應用和限制。儘管AI語言模型展現印象深刻能力，但在現實中，特別是在複雜領域如醫學中，仍存在不確定性。論文探討了在臨床實踐、科學寫作、醫學潛在濫用及討論公共衛生議題方面使用ChatGPT的可行性。強調了在醫學領域中教育人們正確使用和了解AI語言模型的必要性和風險。 PubMed DOI

大型語言模型如ChatGPT在醫療領域有多種應用，但也面臨AI幻覺和隱私問題。透過技術改進，如提示工程、溫度調整和本地部署，可提高安全性和準確性。重要的是，LLM無法取代醫療專業知識，強調需與醫護人員合作。 PubMed DOI

LLMs如ChatGPT可幫助監管機構處理龐大文件，但需克服專有信息處理、定製功能及輸出透明度挑戰。askFDALabel框架專為FDA藥物標籤開發，包含語義搜索和問答/文本生成模組，支援全面查詢。此框架可使小型LLMs成本效益地執行監管應用，展示了LLMs如何支持監管機構運作。 PubMed DOI

研究使用大型語言模型分析社群媒體貼文中的不良事件，特別是與大麻相關的。結果顯示ChatGPT在辨識上表現接近人類，具有準確且高效的標註能力。雖然有限制，建議未來可嘗試其他模型和資料來源。總結來說，大型語言模型有助提升生物醫學研究效率。 PubMed DOI

近期LLMs如ChatGPT在醫療保健領域受歡迎，但也帶來安全和倫理風險。為因應此挑戰，提出新方法評估LLMs在臨床護理中的可行性，強調安全、個人化護理和倫理。透過跨學科知識整合和文獻回顧，確定關鍵評估領域。由專家進行同行評審，確保科學嚴謹。在臨床腫瘤護理中評估九種LLMs後，有些被推薦使用，有些謹慎使用或不可使用。推薦使用特定領域的LLMs可支持醫療專業人員的決策。 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

研究評估了大型語言模型在醫療保健領域的應用，尤其是在改善患者護理方面。使用MIMIC-III數據庫的電子健康記錄，測試了這些模型在識別特定疾病患者方面的效能。GPT-4在辨識COPD、CKD、PBC和Cancer Cachexia患者方面表現優異，而ChatGPT和LLaMA3則稍遜。儘管LLMs有潛力，但在臨床應用前仍需解決錯誤、解釋不足和倫理問題。進一步研究將有助於提升模型訓練和設計，以更好地應用於醫療保健。 PubMed DOI

這項研究比較了微調深度學習模型（基於PubMed摘要）與大型語言模型（ChatGPT-3.5）在不良藥物事件命名實體識別（NER）的表現。結果顯示，Hussain等人的微調模型達到97.6%的F1分數，遠高於ChatGPT-3.5的86.0%。雖然少量學習在數據有限時仍具實用性，但無法超越深度學習模型的表現。未來將探討使用GPT-4的少量提示及微調GPT-3.5的可能性。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4在社區藥局的表現，包括藥物資訊檢索、標籤錯誤識別、處方解讀及決策支持等。結果顯示，ChatGPT對藥物查詢的回應相當滿意，能引用正確的藥物數據，並成功識別標籤錯誤。在臨床情境中，其建議與藥師相當，特別是在藥物反應評估和健康建議方面。研究指出，ChatGPT可能成為社區藥局的有用工具，但仍需進一步驗證其在不同查詢和病人群體中的有效性及隱私問題。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs）在藥物審查中的表現，特別是劑量錯誤、藥物相互作用及基因組學建議的能力。研究測試了四個LLM，發現ChatGPT在劑量方案上表現良好，但對simvastatin的問題有例外。所有LLM都能識別warfarin的相互作用，但錯過metoprolol和verapamil的相互作用。Claude-Instant在治療監測上提供適當建議，而Gemini在基因組學上表現不錯。研究指出，LLM在藥物審查中有潛力，但整合進醫療系統對病人安全至關重要。 PubMed DOI