LLMs在一般自然語言任務表現優秀，但在生物醫學領域有挑戰。BKGs提供結構化資訊，而像ChatGPT這樣的LLMs擅長生成文本。搭載GPT-4.0的ChatGPT在資訊提供方面勝過GPT-3.5和BKGs，但BKGs提供更可靠的數據。ChatGPT在處理新發現和推理上較BKGs困難。整合LLMs和BKGs可提升生物醫學領域表現和知識進步。 PubMed DOI

LLMs在處理語言任務強，但在生物醫學領域有限制。BKGs整理生物醫學知識很有用。研究比較了ChatGPT和BKGs在生物醫學問答、知識發現和推理的表現。ChatGPT提供現有資訊表現好，但處理新發現和推理有困難。整合LLMs和BKGs可提升表現並促進生物醫學知識的發展。 PubMed DOI

在醫療領域，使用大型語言模型（LLMs）是重要進步，有助於改善病患護理、研究和教育。雖然LLMs有不完美之處，但透過提示工程和檢索增強生成（RAG）等策略，可以提高準確性和相關性。尤其在臨床決策等需要全面資訊的任務中，RAG是相當有幫助的。一個以KDIGO 2023慢性腎臟病指南為基礎的ChatGPT模型整合了RAG，展現了提供準確醫療建議的潛力。 PubMed DOI

KRAGEN是一個解決自然語言難題的工具，利用知識圖譜和先進提示技術，解決大型語言模型的問題。它將知識轉換為數據庫，使用RAG檢索相關事實，並利用GoT將問題分解，提供更精確的解答。KRAGEN的圖形化界面幫助用戶評估解答品質，並可在GitHub上開源。 PubMed DOI

研究專注於提升大型語言模型在醫學領域，特別是骨關節炎管理的表現。開發了名為DocOA的專門模型，結合檢索增強生成和指導提示，提升臨床能力和可解釋性。研究比較了通用模型如GPT-3.5和GPT-4與DocOA在客觀和人類評估中的表現，結果顯示DocOA在提供個人化治療建議方面優於通用模型。強調了領域特定模型的重要性，並提出評估能力的基準框架。 PubMed DOI

這項研究探討檢索增強生成（RAG）模型在回答擴散性大B細胞淋巴瘤（DLBCL）問題的效果，並與OpenAI的GPT-3.5、GPT-4及微軟的Prometheus進行比較。結果顯示，RAG模型在準確性和相關性上表現優於其他大型語言模型，且幻覺現象較少。雖然GPT-4和GPT-3.5在可讀性上較佳，但仍產生了許多不準確的資訊。研究強調了進一步探索不同模型架構及方法在專業領域的潛力。 PubMed DOI

這項研究探討如何透過檢索增強生成（RAG）來提升從PubMed資料庫獲取醫療資訊的效果。研究將RAG與大型語言模型結合，旨在提高醫療專業人員獲得資訊的準確性和相關性。使用1,000個查詢的標記數據集進行評估，結果顯示在答案的相關性上有不錯的表現，但也指出在基礎性和上下文相關性方面仍需改進。 PubMed DOI

現代的生成式人工智慧技術，如檢索增強生成（RAG），能顯著提升癌症治療的討論效果。專家通常需花費大量時間審查文獻以尋找證據和建議，但透過RAG流程，這個過程變得更簡單。該流程從可信來源（如OncoKB）檢索相關文本，並提供給大型語言模型（LLM），無需微調。研究顯示，透過向Llama 2模型提出簡單問題，能重現超過80%的治療關係，顯示出減少文獻審查勞動量的潛力，並提升討論效率。 PubMed DOI

從生物醫學文獻中提取準確資訊相當複雜，因為這個領域跨學科且術語專業。早期的自然語言處理（NLP）方法常常無法掌握語言的細微差別，導致錯誤答案。隨著變壓器模型的出現，大型語言模型（LLMs）在問答任務中表現改善，但仍面臨挑戰，經常產生「幻覺」信息。我們的研究透過增強檢索架構來提升LLMs在生物醫學問答中的表現，並開發了問答機器人WeiseEule，強調用戶查詢信號的重要性，改善了回應的準確性和相關性。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）有潛力顯著改變臨床醫學，能改善醫療服務的可及性、增強診斷、協助手術規劃及促進教育。不過，這些模型的有效運用需謹慎設計提示，以應對幻覺和偏見等挑戰。理解標記化、嵌入和注意力機制等關鍵概念，以及運用策略性提示技術，對生成準確輸出至關重要。AI技術與醫療專業人員的合作、重視倫理問題如數據安全和偏見緩解，能提升醫療服務質量與可及性。持續的研究與發展對於發揮LLMs在醫療領域的潛力至關重要。 PubMed DOI