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

討論了GPT-4等大型語言模型對外科腫瘤學的影響，提供更先進的語言理解與生成能力。LLMs整合到醫學人工智慧框架，可即時支援癌症護理，但需注意倫理、隱私及效力問題。醫護人員、AI開發者與監管機構需合作，負責任地運用LLMs，有助於提升外科腫瘤學領域的病人護理與安全。 PubMed DOI

近年來，像ChatGPT這樣的先進大型語言模型崛起，推動人工智慧創新快速發展。這些模型能產生高品質文字回應，不需龐大訓練數據。在醫學領域，它們有潛力改善臨床工作流程、病人結果、醫學教育和研究。這篇評論專注於向胃腸科醫師解釋大型語言模型，討論其優勢、限制、安全互動方式、在胃腸學中的應用及實施挑戰。目標是協助胃腸科醫師更深入了解大型語言模型，並更積極運用此技術。 PubMed DOI

使用大型語言模型如OpenAI的ChatGPT提供胃腸肝臟疾病醫療建議的趨勢增加，但目前準確性仍有疑慮。研究指出，這些模型在胃腸肝臟疾病領域的回應準確率偏低，可能帶來安全風險，因為提供錯誤資訊可能對醫療系統造成負擔或延誤治療。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）透過龐大文本數據訓練，可在醫療保健領域提升準確性。研究者正致力改善LLM在消化系疾病上的表現，但準確性範圍仍有挑戰。整合檢索增強生成（RAG）、監督微調（SFT）和人類反饋的強化學習（RLHF）等方法，是克服障礙的關鍵。結合人類反饋與先進模型訓練，對於提升LLMs在醫療保健中的效能至關重要。 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

大型語言模型（LLMs）正在改變自然語言處理（NLP）領域，為放射科醫師提供提升工作的機會。NLP是人工智慧的一個分支，透過演算法分析文本數據。近期的進展，如注意力機制和變壓器架構，讓像GPT-4和Gemini這樣的模型能生成類似人類的文本，並分析大量資料。 不過，LLMs也有其限制，例如依賴訓練數據的質量，可能會產生不準確的輸出。儘管如此，LLMs在放射學的應用逐漸受到重視，幫助醫師提取有價值的見解，改善工作流程，最終提升病患護理品質。 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

生成式人工智慧（AI）和大型語言模型在資訊處理上有重大進展，特別是在醫學教育中。雖然這些技術帶來機會，但也面臨挑戰，如生成錯誤資訊、偏見、實施成本高及數據安全問題。為了克服這些挑戰，建議改善AI訓練數據、建立驗證流程及遵循倫理指導。儘管如此，生成式AI仍有潛力提升醫學教育，包括個性化教學、模擬臨床情境、及時反饋和簡化評估等，未來可望為醫療專業人員提供更有效的學習體驗。 PubMed DOI

人工智慧（AI），特別是像ChatGPT這樣的大型語言模型，在醫療保健中扮演著重要角色。雖然它們能提升行政效率並協助醫療人員，但不應取代醫生的關鍵職能。AI應該與醫生合作，處理數據管理和病患溝通，讓醫生專注於診斷和決策。 對於監管和風險管理的擔憂是合理的，因為缺乏監督的AI使用可能導致誤診或病患照護不足。因此，應用AI時必須重視透明度和安全性，增強人類專業知識，而非取而代之。 最終，AI在醫學中的最佳使用方式是建立夥伴關係，讓技術輔助醫療專業人員，改善病患結果並簡化流程。 PubMed DOI