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

LLMs是為處理和生成文本而設計的AI工具，如OpenAI的ChatGPT。它們能回答問題、摘要、改寫和翻譯文本，品質接近人類。在醫學等領域有廣泛應用，可民主化知識，但也可能傳播錯誤或科學不端。本文討論了在臨床、醫學研究和教育上使用LLMs的潛力和挑戰。 PubMed DOI

這篇文章討論了大型語言模型（LLMs）和人工智慧（AI）在科學寫作中的整合，特別是在醫學文獻的運用。強調了使用LLMs整合資訊和全球知識傳播的好處和挑戰，也提到了潛在問題，如意外抄襲、錯誤資訊、偏見和過度依賴AI。作者提出了確保完整性和責任的AI原則，建議在手稿中報告AI參與的指引，並介紹了一個用於指定AI協助程度的分類系統。強調透明度、作者資格和AI使用中的道德考量，並討論了訪問公平性、AI生成內容中的偏見、作者身份動態和責任問題等議題。建議促進AI開發人員、研究人員和編輯之間的合作，並倡導負責任地使用AI於學術寫作。同時建議定期評估AI對醫學手稿質量和偏見的影響，以確保科學文獻的完整性在AI發展中得以維持。 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

大型語言模型（LLMs）是現代機器學習工具，可解讀非結構化文本並做預測。已普及應用，初期用於生成標題、總結文本等，現已擴展至臨床和學術領域。在醫學中，LLMs可解釋複雜概念、改進臨床決策，但仍有限制，如生成錯誤內容、缺乏原創性。人類監督對於使用LLMs至關重要，解決挑戰可最大化好處並降低風險。文章探討LLMs功能、限制，尤其對心臟病學的影響，展示其轉型潛力和技術限制。 PubMed DOI

大型語言模型如GPT-4、Bard和Claude，透過高效的文本處理能力，改變醫學等領域的學術寫作。雖然這些模型能生成類似人類內容，有助於文獻回顧和假設制定，但人工智慧生成內容的準確性引發道德疑慮。本文討論LLMs對醫學寫作的影響、道德挑戰，以及辨識人工智慧生成文本的方法，同時思考LLMs在學術出版和醫學領域的未來。 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