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這篇文章探討了醫療腫瘤學中,人工智慧(AI)在自動文本分析的最新進展,特別是自然語言處理(NLP)的重要性。大型語言模型在解答醫療問題上表現突出,並介紹了如預後評估、治療建議等新應用。作者呼籲啟動全球臨床評估,以驗證AI決策支持系統的有效性,並解決潛在偏見。他們強調在推進病人護理時,必須保持科學的嚴謹性。 PubMed DOI


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人工智慧(AI)長期存在,但近年才成為醫療保健重要工具,經批准可應用於臨床。AI可處理影像、做診斷、預測腫瘤生物標誌物。近年AI技術大進步,展現人類水準理解數據。AI將在臨床扮演關鍵角色,尤其在血液學和腫瘤學。醫師需引領這轉變,確保道德和證據基礎。 PubMed DOI

大型語言模型的聊天機器人利用神經網絡處理語言,可提供個人化互動和技能發展。雖非針對醫療,但對卵巢癌等生醫問題有潛力。透過臨床審查非結構化數據,提供有價值見解。發展特定任務語言模型可增進生醫語言處理和科學寫作效能。提出卵巢癌特定語言模型可優化相關研究。 PubMed DOI

LLMs是先進的AI模型,可處理自然語言任務。研究發現它們在醫學,尤其是癌症護理上有應用價值。ChatGPT由OpenAI開發,被用於提供癌症相關資訊,但仍需注意錯誤率和數據更新。專家驗證至關重要,以避免提供錯誤資訊。AI潛力龐大,但需訂定指引以確保安全有效使用。 PubMed DOI

研究比較四個大型語言模型(LLMs)與專家醫師在協助精準腫瘤學臨床決策的表現。LLMs提供更多治療方案,但品質和可信度不如專家。然而,部分LLMs提出的治療方案獲得委員會認可。研究建議LLMs可提供協助,但無法取代人類專家。 PubMed DOI

近年來,深度學習和機器學習技術在醫療保健領域廣泛應用,尤其在癌症生物學領域。本文探討了人工智慧在腫瘤學中的應用,包括檢測、預後和治療管理等議題。同時討論了在臨床實踐中使用ChatGPT和組學數據的人工智慧應用。文章也提到了精準腫瘤學中人工智慧面臨的挑戰和限制,並提供了克服這些問題的建議。 PubMed DOI

自然語言處理技術越來越影響臨床護理,透過各種應用如自動生成臨床註記、醫學編碼、聊天機器人、資料豐富化、群體選擇和審計。該篇回顧提供了自然語言處理技術的歷史概述和技術背景,討論了以大型語言模型為重點的實施策略,並探討心臟病學領域的未來機會。 PubMed DOI

自2022年以來,人工智慧的進步特別在大型語言模型(LLMs)和變壓器神經網絡方面大幅加速。這對腫瘤學和癌症研究產生深遠影響,因為AI模型現在展現出處理文本和圖像的能力已達人類水準。這些技術整合後可建立多模式AI模型,能同時處理各種數據類型,遠離過去專門化模型的十年。這些進步有望不久將來改革精準腫瘤學。 PubMed DOI

人工智慧(AI)進步帶來大型語言模型,可應用於腫瘤學,支援臨床、教育和癌症研究。然而,應用前需解決問責、數據準確性和保護等問題。AI技術進步將引發道德和實際困境,需持續評估。本文探討大型語言模型在腫瘤學的應用潛力及相關挑戰。 PubMed DOI

證據在癌症治療中至關重要,AI可協助收集和分析真實世界數據,提供更好的治療方案。然而,AI整合到臨床護理仍需克服計算、泛化、可解釋性和可靠性等挑戰。 PubMed DOI

隨著人工智慧工具的普及,患者和醫療專業人員越來越依賴這些工具提供的醫療資訊。本研究評估了五個大型語言模型(LLaMA 1、PaLM 2、Claude-v1、GPT-3.5和GPT-4)在2044個腫瘤學相關問題上的表現。結果顯示,GPT-4在與人類基準比較中表現最佳,達到第50百分位以上。雖然GPT-4的準確率高達81.1%,但所有模型仍存在顯著錯誤率,顯示出持續評估這些AI工具的重要性,以確保其安全應用於臨床實踐。 PubMed DOI