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現成的大型語言模型(LLMs)在準確性上常反映互聯網上的不準確資訊,對於常見的肌肉骨骼疾病,治療建議的錯誤率高達30%。這顯示出諮詢專家的必要性。定制的LLMs則能整合各醫學領域的專業知識,方法包括: 1. **提示工程**:設計特定提示以獲得更佳回應。 2. **檢索增強生成(RAG)**:從目標數據集中檢索相關資訊。 3. **微調**:調整模型以理解醫療術語。 4. **代理增強**:利用軟體協調多個LLMs,優化輸出並引入人類監督。 這些定制的LLMs幫助醫生在數位環境中重新掌握權威,確保醫療專業知識的準確性。 PubMed DOI


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ChatGPT 在許多地方很受歡迎,但對醫學專業人士可能不適用,因為它主要依賴預測語言模式,而非直接查找事實,可能導致不準確。建議使用在權威醫學數據庫上訓練、由人類驗證的專業醫學大型語言模型(LLMs),以確保資訊的正確性和完整性。專業醫學LLMs 能提供更準確和相關的醫學建議,改善患者護理和醫學教育,協助人工智慧在醫療領域充分發揮潛力。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)在臨床決策中或許有好處,但目前還不適合實際醫療使用。一項研究指出,LLMs在真實病例中無法正確診斷、無法遵循指引、難以解釋檢驗結果,且難以整合到臨床流程中,可能危害患者健康。需要更多研究以改進LLMs在臨床決策的應用。 PubMed DOI

這項研究評估了幾個商業可用的大型語言模型(LLMs)在提供治療建議時,與美國骨科醫學會(AAOS)針對肩袖撕裂和前交叉韌帶(ACL)損傷的臨床指導方針(CPGs)的符合度。分析了48項CPGs,結果顯示70.3%的回應與指導方針一致,ChatGPT-4的符合率最高(79.2%),而Mistral-7B最低(58.3%)。研究指出,雖然LLMs能提供一致建議,但缺乏透明的資料來源,限制了其作為臨床支持工具的可靠性,未來應擴大評估範圍以減少偏見。 PubMed DOI

這項研究系統性回顧了生成性大型語言模型(LLMs)在臨床環境,特別是電子健康紀錄(EHRs)的應用。儘管自然語言處理技術進步,LLMs在臨床實踐中的整合仍有限,面臨多重挑戰。研究分析了自2023年以來的76篇相關文獻,發現包括提示工程的使用、少數多模態數據的應用、評估指標的多樣性,以及臨床決策中的偏見和幻覺等問題。未來需改進計算技術和標準化評估,以提升LLMs在醫療中的可靠性。總之,LLMs在病人護理上有潛力,但仍需克服重大障礙。 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

這項研究探討了基於檢索增強生成(RAG)的大型語言模型(LLMs)在提供前交叉韌帶(ACL)損傷資訊的準確性。研究人員編輯了100個問題和答案,並測試了不同模型的表現。結果顯示,未整合RAG的模型準確率低於60%,但整合後平均提升39.7%。Meta的Llama 3 70b達到94%準確率,而結合RAG與AI代理的GPT-4則達95%。研究結果顯示RAG和代理增強能有效提升醫療資訊的準確性,對醫學領域的LLMs應用提供了支持。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)是先進的人工智慧系統,能生成多種內容,應用於醫療保健的病人護理、工作流程、溝通等領域。它們能簡化文檔、改善病人溝通及協助診斷。然而,使用 LLMs 也帶來風險,如錯誤可能影響病人結果,特別是偏見和倫理問題。為了應對這些挑戰,針對特定任務設計的定制 LLMs,透過精心策劃的訓練數據來減少偏見,並採用提示工程、檢索增強生成等方法提升效能。 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

人工智慧(AI)和語言學習模型(LLMs)如ChatGPT和Gemini,正被臨床醫生和病人用於臨床決策。雖然這些工具能迅速提供資訊,但對循證指南的遵循性不佳,引發擔憂。針對骨科領域開發專門的LLMs,利用經過驗證的文獻資料庫,或許能改善輸入數據的質量。不過,這些模型仍可能面臨選擇偏誤及文獻品質不足的問題。此外,使用者的健康素養也可能有限。雖然LLMs是重要進步,仍需持續評估和改進,AI應視為補充臨床判斷的資源,而非取代。 PubMed DOI