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

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

這篇評論討論了使用大型語言模型（LLMs）製作醫學多重選擇題考試的議題。研究指出LLMs在產生問題上有效，但需注意部分問題不適合醫學考試，需修改。未來研究應解決這些限制，LLMs可作為撰寫醫學多重選擇題的工具，但應謹慎使用。 PubMed DOI

LLMs在醫療領域有潛力，可提供臨床決策支持。評估這些代理在臨床模擬中的表現對於了解其影響至關重要，稱為AI-SCE。建立健全的評估框架將有助於LLMs成功應用於醫療環境。 PubMed DOI

醫療資源有限，醫患互動時間短。對話代理人（CAs）可回答病患問題。研究使用大型語言模型（LLMs）評估不同健康素養水平患者的CAs表現。評估包括自動化及半自動化程序。乳房X光攝影案例研究顯示LLMs可模擬不同患者問題，但回答準確性取決於素養水平。框架可擴展評估CA，並整合至臨床實踐。未來研究將專注於LLMs適應醫學資訊至用戶素養水平。 PubMed DOI

人工智慧，尤其是大型語言模型（LLMs），對急診護理工作流程和決策有改善作用。目前對LLMs在急診醫學的研究意見不一，需要一個全面的框架來了解其應用。這篇文章探討了LLMs在急診醫學的現況，並提出未來研究方向。經分析43篇論文，發現LLMs可強化臨床決策、提升效率、引起道德關注，並促進醫學教育。LLMs有潛力改變急診護理，但仍需進一步研究驗證其應用、建立負責任使用標準、解決道德問題，並提升醫護人員對人工智慧的認識。合作努力是安全有效整合LLMs於急診醫學中的關鍵。 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

研究目的是找出大型語言模型（LLMs）在醫學教育中成功發展的關鍵。透過文獻回顧和LLM使用者意見，確定了可信度、負責任性、公平性和可用性等重要因素。使用AHP、TISM和MICMAC等分析方法探討這些因素之間的關係。提出了CUC-FATE框架，用於評估醫學教育中的LLMs。研究結果對醫護人員、技術專家、監管機構和政策制定者有啟發意義。 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

隨著人工智慧工具的普及，患者和醫療專業人員越來越依賴這些工具提供的醫療資訊。本研究評估了五個大型語言模型（LLaMA 1、PaLM 2、Claude-v1、GPT-3.5和GPT-4）在2044個腫瘤學相關問題上的表現。結果顯示，GPT-4在與人類基準比較中表現最佳，達到第50百分位以上。雖然GPT-4的準確率高達81.1%，但所有模型仍存在顯著錯誤率，顯示出持續評估這些AI工具的重要性，以確保其安全應用於臨床實踐。 PubMed DOI