ChatGPT是一種先進的語言模型，可以回答各種問題而不需要特定訓練。人們對於在醫療保健領域使用這些大型語言模型感到興奮和擔憂。本文討論了LLMs在臨床設置中的應用，探討了它們的優勢、限制和提升醫學效率的潛力。對於想要在醫療保健中使用LLM技術的臨床醫師，本文提供了評估其對患者和醫護人員好處的指南。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs）如GPT-4、PaLm 2和Llama-2在與造血幹細胞移植相關的決策中的表現。血液學住院醫師在評估移植資格方面表現優於LLMs，這項研究使用詳細的病人數據和三重盲測來比較LLMs和住院醫師的能力，突顯了LLMs在複雜臨床情境中的潛力和限制。 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

LLMs在數位病理學中的應用引起關注，但面臨挑戰如解釋性問題、偏見、道德與監管。醫療專業人員參與數據選擇、模型調整、進行研究與合作是必要的，以負責任地整合LLMs於診斷醫學中。解決這些挑戰對成功實施至關重要。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是先進的神經網絡，能像人一樣回應，處理各種任務，如製作教材、摘要、提取資料、報告、寫程式和解讀圖像。使用時要謹慎，驗證來源至關重要。整合LLMs到臨床實務需謹慎考慮，避免錯誤和過度依賴。本文探討LLMs的歷史和在病理學中的應用。 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

研究測試三個大型語言模型在向非專業醫護人員和病患提供造血幹細胞移植資訊的表現。ChatGPT-4在回答問題時表現最好，但所有模型都有不準確和缺乏參考來源的問題，不適合用於臨床或病人諮詢。改進資訊來源和引用可提升未來應用價值。 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

這篇文章探討了人工智慧，特別是像ChatGPT這樣的大型語言模型在急診醫學和重症護理中的重要角色。它提到ChatGPT在診斷支持、臨床文檔和病人溝通等方面的應用，並指出其表現可與人類專業人士媲美。文章也強調了它在臨床決策和藥物選擇中的潛力，能提升病人護理品質。不過，將這些模型應用於醫療也帶來法律、倫理和隱私等問題，需持續研究和監管以確保其負責任的使用。 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