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

這項評估針對五種大型語言模型（LLMs）在重症護理藥物治療問題上的表現進行測試，結果顯示ChatGPT-4的準確性最高，達71.6%。LLMs在知識回憶問題上表現較好，但在知識應用問題上則不及藥學博士學生（學生準確性81%）。使用思考鏈提示可提升ChatGPT-4的準確性至77.4%。這顯示LLMs在特定領域仍需進一步訓練，以改善其應用能力，對於全面藥物管理的使用應謹慎。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）正在改變病患用藥管理的教育方式，提供易於取得的資訊，協助醫療決策。這些AI工具能詳細說明藥物相互作用、副作用及緊急護理協議，幫助病患做出明智的用藥選擇。不過，仍有挑戰，如錯誤資訊的風險及缺乏個別病患數據的準確性問題。當病患過度依賴AI建議時，安全性問題更為突出。這篇分析探討了LLMs的能力與限制，並強調監管監督的重要性，以確保這些工具輔助而非取代專業醫療建議。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在臨床醫學中展現出潛力，能改善決策支持、診斷及醫學教育。不過，將其整合進臨床流程需徹底評估，以確保可靠性、安全性及倫理性。本系統性回顧調查了LLMs在臨床環境中的評估方法，發現大多數研究集中於一般領域的LLMs，醫學領域的研究較少。準確性是最常評估的參數。儘管對LLMs的興趣上升，研究中仍存在限制與偏見，未來需建立標準化框架，確保其安全有效地應用於臨床實踐。 PubMed DOI

在兒科護理中，藥物計算錯誤仍然是一大挑戰。本研究探討大型語言模型（LLMs）如ChatGPT-4o和Claude-3.0在減少這些錯誤的效果，並與經驗豐富的護理人員進行比較。結果顯示，LLMs的準確率達100%，而護理人員為93.14%。此外，LLMs的計算速度也顯著更快。研究建議進一步探索這些模型在醫療環境中的應用潛力，以提升藥物安全性和臨床效率。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT在醫學領域的應用潛力巨大，但也帶來了準確性和可靠性的挑戰。研究顯示，LLMs能提供正確的疾病管理資訊，但必須符合國際指導方針。關鍵考量包括回應的可讀性、與指導方針的一致性、資訊來源的時效性、跨模型和跨語言的一致性，以及臨床使用的驗證。總之，雖然LLMs能提升醫學教育和決策，但仍需謹慎評估，以確保其在臨床中的安全與有效性。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療保健中展現出顯著潛力，能增強醫學教育、臨床決策支持及醫療管理。文獻回顧顯示，LLMs可作為虛擬病人和個性化導師，並在醫學知識評估中超越初級實習生。在臨床決策中，它們協助診斷和治療建議，但效果因專科而異。此外，LLMs能自動化臨床筆記和報告生成，減輕醫療人員的負擔。然而，仍需解決幻覺、偏見及病人隱私等挑戰。未來的整合需謹慎，並強調倫理與合作。 PubMed DOI

與藥物相關的傷害對全球醫療成本和病人結果影響深遠。生成式人工智慧（GenAI）和大型語言模型（LLM）在降低這些風險上展現潛力。本次回顧分析了2012年1月到2024年10月的文獻，找到3988篇文章，最終納入30篇。GenAI和LLM的應用可分為三個領域：識別藥物相互作用、提供臨床決策支持及增強藥物監測。雖然這些模型在早期識別不良藥物事件上有潛力，但尚缺乏前瞻性測試，需進一步研究其整合與實際應用。 PubMed DOI

這項研究發現，Claude 3 Opus 在心血管抗凝治療案例的準確度勝過其他大型語言模型和臨床醫師，正確率達85%。部分LLMs表現媲美甚至超越有經驗醫師，但免費版模型有時會給出不佳或不安全的建議。所有LLMs在生活型態和飲食建議上表現穩定。研究提醒，醫療決策時應謹慎選用並驗證LLMs。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT 和 Claude 在協助藥物安全專家偵測藥物交互作用（DDIs）方面表現相近，且都優於 Gemini，尤其在簡單案例中。不過，三款大型語言模型的特異性都不高，容易誤判沒有交互作用的情況。總結來說，LLMs 可作為輔助工具，但專業藥師仍不可或缺，特別是在排除不存在的 DDIs 時。 PubMed DOI