大型語言模型（LLMs）是強大的人工智慧工具，能根據指示產生各種內容。為確保負責任使用，需要人類監督和道德設計。負責任使用LLMs可增進人類決策和資訊檢索。在醫療領域，它們有潛力改革數據管理。使用者、開發者、提供者和監管機構需共同努力因應LLM帶來的重大影響。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）有潛力改變醫學，提升診斷和臨床決策。成功整合需要應對醫學領域的挑戰，包括遷移學習、微調、強化學習、跨學科合作、教育、評估、倫理、隱私和法規。透過全面方法和跨學科合作，LLMs能負責任地融入醫療實踐，造福患者並改善健康結果。 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

訓練和使用大型語言模型（LLMs）在臨床領域中已普遍，但公開的LLMs容易受到數據毒化攻擊。研究發現BioGPT在臨床註記上存在操控風險，尤其對乳癌臨床註記。了解這些風險對負責任使用LLMs至關重要。 PubMed DOI

LLMs在醫療保健領域被廣泛應用，但可能存在濫用風險，如不公平資源分配或侵犯公民權利。報告探討了這些風險並提出因應策略。 PubMed DOI

大型語言模型（LLM）是機器學習模型，能有效處理自然語言任務。研究探討LLMs對醫療保健的影響，發現可提升臨床工作效率和個人化護理。然而，也存在資安漏洞和偏見風險，需注意隱私問題。未來研究應關注工作流程、品質、整合和法規，以實現成功應用。 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

這項研究指出大型語言模型（LLMs）在醫學應用中存在重大脆弱性，只需操控模型權重的1.1%就能注入錯誤的生物醫學資訊，並在輸出中擴散。儘管如此，模型在其他生物醫學任務上的表現仍然不變。研究測試了1,025個錯誤的生物醫學事實，凸顯了LLMs在醫療領域的安全性和信任問題。結果強調了需要採取保護措施、驗證流程及謹慎的存取管理，以確保這些模型在醫療實踐中的安全可靠。 PubMed DOI

隨著醫療保健對先進分析的需求增加，合成健康數據的使用變得愈加重要，尤其是在獲取真實健康數據的挑戰下。大型語言模型（LLMs）的進展為生成合成健康數據提供了新機會，但也帶來潛在風險。本文綜述了合成健康數據生成（SHDG）及LLM的研究，探討生成對抗網絡等機器學習模型的現狀與局限性。SHDG面臨的挑戰包括評估指標、數據效率、健康公平等，雖然LLMs在某些方面顯示潛力，但深入研究其優缺點仍然至關重要。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在提升醫療服務上潛力巨大，但也帶來不少風險。主要擔憂在於這些模型可能根據不公正的標準來分配資源，涉及金融交易、線上行為、社交互動和醫療記錄等多種數據。研究指出，LLMs 可能顯示偏見，優先考量集體利益，卻犧牲個人權益，這可能為基於人工智慧的社會信用系統鋪路，進而引發醫療及其他領域的倫理與隱私問題。 PubMed DOI