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

本研究探討大型語言模型（LLMs）在肌肉骨骼醫學的應用，並評估相關研究的質量。透過系統文獻回顧，分析了2022至2024年間的114項研究，主要集中在病人問題回答、診斷管理、骨科檢查等五大領域。大部分研究使用ChatGPT 3.5，方法學上存在透明度不足的問題。研究指出，雖然LLMs在醫療上有潛力，但目前的研究仍需改進，並強調建立指導方針以促進有效應用。 PubMed DOI