ChatGPT是一種先進的語言模型，可以回答各種問題而不需要特定訓練。人們對於在醫療保健領域使用這些大型語言模型感到興奮和擔憂。本文討論了LLMs在臨床設置中的應用，探討了它們的優勢、限制和提升醫學效率的潛力。對於想要在醫療保健中使用LLM技術的臨床醫師，本文提供了評估其對患者和醫護人員好處的指南。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是強大的人工智慧模型，應用在自然語言處理等任務上表現優異。透過深度學習技術，利用龐大數據訓練神經網絡的參數。LLMs在生物資訊領域展現潛力，可能超越語言建模能力。本文討論了知名的LLMs如BERT和GPT在生物資訊中的應用，包括基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、藥物發現和單細胞分析，並強調了LLMs在應對生物資訊挑戰上的潛力。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是訓練在大量文本資料上的先進人工智慧模型，目的是模擬人類的表現。在醫療保健領域中，LLMs的應用越來越廣泛，用來回答醫學問題和生成臨床報告等任務。LLM公司與醫療系統的合作將這些模型帶入更貼近真實臨床應用的領域。醫療保健提供者需要了解LLMs的發展、應用以及在醫療環境中可能面臨的挑戰。這篇文章旨在教育醫療專業人士有關醫學中的LLMs，包括了它們在目前景觀中的應用以及未來在醫療領域的改進。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是強大的機器學習模型，可以分析並預測文本中的模式。它們在各種應用中顯示出潛力，包括在科學和醫學領域，可以用來分析科學文本、醫療記錄、DNA序列等。儘管LLMs存在一些限制和不確定性，但它們有潛力對科學和醫學領域產生巨大影響並進行轉型。 PubMed DOI

研究探討大型語言模型在醫學上的應用，分析了550篇相關研究。LLMs已經在醫學診斷、寫作、教育和管理方面帶來改善。它們有助於起草文件、培訓和研究。挑戰在於上下文和過度依賴。研究強調了與驗證、倫理和傳統實踐的整合。未來研究應該探索多模式LLMs、算法理解和負責任使用。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫學和臨床資訊學中扮演重要角色，能幫助突破和個人化治療。透過分析複雜的生物數據，揭示基因組學、蛋白質結構和健康記錄中的隱藏模式，對基因組分析、藥物開發和精準醫學有所助益。然而，必須面對數據偏見、隱私和道德等挑戰，才能負責任地應用。克服這些障礙將帶來分子生物學和製藥研究的重大進展，造福個人和社區。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）對醫學寫作和出版影響深遠，最近的綜述文章強調了其應用、挑戰及未來影響。調查顯示，LLMs在科學寫作中被廣泛使用，帶來了許多好處與挑戰。它們在文獻搜尋、研究設計、寫作輔助等方面表現出色，並在同行評審過程中也扮演重要角色。為了確保學術工作的完整性，研究人員需驗證AI生成內容的準確性，並建立人類與AI的協作流程。未來需解決LLMs的限制，並持續更新相關政策，以維護醫學寫作的品質。 PubMed DOI

這篇論文探討多模態數據在醫學中的重要性，包括醫學影像、時間序列、音頻、文本、視頻及組學數據。雖然大型語言模型（LLMs）在醫療知識檢索上已有進展，但多數仍專注於文本，未能有效整合各種數據。論文提出一個針對醫學多模態大型語言模型（M-LLMs）的綜合框架，涵蓋原則、應用、挑戰及未來研究方向，旨在促進M-LLMs的整合，提升數據驅動的醫療實踐，並激發對下一代醫療M-LLM系統的討論與創新。 PubMed DOI

最近，自然語言處理（NLP）領域因大型語言模型（LLMs）的出現而有了重大進展。這些模型基於深度學習架構，如變壓器（transformers），擁有數十億的參數和龐大的訓練數據，能在各種任務中達到高準確度。LLMs不僅在傳統NLP應用上表現出色，還在生物信息學中解決了複雜數據集的挑戰，協助基因組學和藥物發現等領域的研究，為生命科學的新發現鋪路。 PubMed DOI

這項研究全面探討大型語言模型（LLMs）在生物醫學與健康資訊學（BHI）的應用，強調其變革潛力及面臨的倫理與實際挑戰。透過分析1,698篇研究，發現LLMs在臨床決策支持、病患互動及醫療文件分析等領域的應用顯著增加，預期能提升診斷準確性。研究也揭示機構間的合作動態，特別是在心理健康和神經系統疾病的管理上，顯示出個人化醫療的潛力。儘管LLMs展現出巨大潛力，仍需重視倫理影響及模型驗證挑戰，以確保其在臨床上的有效性。 PubMed DOI