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

本研究評估了三個大型語言模型（LLMs）生成的泌尿科病人資訊小冊子（PILs）品質，包括ChatGPT-4、PaLM 2和Llama 2。針對包皮環切術、腎切除術、過動膀胱症候群及經尿道前列腺切除術（TURP）進行評估。結果顯示，PaLM 2的PILs品質最佳，平均得分3.58，且最易閱讀。雖然LLMs能減輕醫療人員負擔，但內容仍需臨床醫師審查，且閱讀水平偏高，顯示需改進算法或提示設計。病人對這些小冊子的滿意度尚未評估。 PubMed DOI

近年來，大型語言模型（LLMs）已被應用於醫療領域，特別是在前列腺癌的病患溝通上。我們的研究評估了三種LLM的效果，包括ChatGPT（3.5）、Gemini（Pro）和Co-Pilot（免費版），並與官方的羅馬尼亞前列腺癌病患指南進行比較。透過隨機和盲測，八位醫療專業人員根據準確性、及時性、全面性和使用友好性進行評估。結果顯示，LLM，尤其是ChatGPT，通常提供比指南更準確且友好的資訊，顯示出其在改善醫療溝通上的潛力。不過，不同模型的表現差異也顯示出需要量身定制的實施策略。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在生成重症監護病房（ICU）病人出院摘要的表現，分析了匿名臨床筆記。三個模型中，GPT-4 API的表現最佳，準確識別41.5%的關鍵臨床事件，ChatGPT和Llama 2則分別為19.2%和16.5%。雖然GPT-4在資訊組織和清晰度上表現優異，但仍有小錯誤，且所有模型在敘事連貫性和重要數據的捕捉上存在挑戰。總體來看，這些LLM在生成出院摘要上有潛力，但仍需改進。 PubMed DOI

這項研究評估了 OpenAI 的 ChatGPT 和 Microsoft 的 Copilot 兩個大型語言模型在結腸癌管理建議上的準確性。結果顯示，兩者在 36% 的情境中提供正確回應。ChatGPT 有 39% 的回應缺乏資訊，24% 不準確；Copilot 則有 37% 缺少資訊，28% 不準確。兩者表現差異不顯著。此外，臨床醫師的回應明顯較短，平均 34 字，而 ChatGPT 和 Copilot 分別為 251 和 271 字。研究指出，雖然 LLM 可協助臨床決策，但仍需優化以確保準確性。 PubMed DOI

這項研究探討小型大型語言模型（sLLM）在從病理報告中提取關鍵資訊的效果。使用三個版本的Llama 2模型，參數從70億到700億不等，並在零樣本和五樣本學習情境下進行評估。結果顯示，700億參數的模型在五樣本情境下表現優異，顯示sLLM能有效提升數據提取的效率與準確性。研究強調範例學習的重要性，並討論模型大小、準確性及處理時間的權衡，支持在臨床環境中應用先進語言模型，以改善病人護理和生物醫學研究。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4和GPT-3.5，如何分析急診部報告以識別與腎結石相關的就診。研究使用標註過的數據集，透過提示優化和微調來提升模型表現。結果顯示，GPT-4的宏觀F1分數達0.833，明顯優於基準系統的0.71，而GPT-3.5則為0.796。研究還發現，GPT-4在種族和性別偏見方面表現良好，顯示出其在臨床文本分析的潛力。 PubMed DOI

自1950年代以來，人工智慧（AI）在腸胃病學上取得了顯著進展，特別是大型語言模型（LLMs）如ChatGPT的出現。這些模型能生成類似人類的文本，並有潛力改善診斷、治療和病患溝通等方面。 優勢包括加速診斷、個性化護理、增強教育和決策支持。然而，挑戰也不少，如AI理解能力有限、數據偏見和隱私問題等。未來，LLMs的發展需依賴於數據分析能力，並需醫療專業人員與AI開發者的合作，以提升病患護理品質。 PubMed DOI