自然語言處理（NLP）和大型語言模型（LLMs）如GPT因其在各個領域的應用而受到關注，包括醫療保健領域。這篇評論探討了NLP和LLMs如何影響學術生活，特別是在風濕病學領域，並討論了它們在醫療保健領域中所帶來的機遇和挑戰。 PubMed DOI

自2022年底以來，ChatGPT釋出後，大型語言模型（LLMs）有了顯著進步，被廣泛運用在各個領域。在風濕病學領域，LLMs有潛力在臨床、研究和醫學教育中協助專業人士，可能改變醫療實踐。儘管LLMs展現了個人化醫學、文件生成、數據分析和教育的潛力，但仍需克服整合工作流程、提高準確性和保障數據隱私等挑戰。風濕病學專業人士應時刻關注LLM技術對其領域的持續影響。 PubMed DOI

這篇文章討論了自然語言處理（NLP）和大型語言模型（LLMs）在傳染病管理的應用，列舉了15個研究案例，像是利用GPT-4檢測尿路感染、BERTweet監測萊姆病。雖然這些模型展現了潛力，但效果有差異。未來需更深入研究，充分運用人工智慧在疾病診斷、監測、預測和追蹤傳染病管理的流行病學趨勢。 PubMed DOI

GPT-4和Claude等大型語言模型正改變醫學研究，包括風濕病學。評論指出，及時的工程指導對引導這些模型很重要。使用大型語言模型可加速工作，但要注意準確性。研究人員需精心製作提示並評估模型輸出以增強相關性和實用性，同時使用本地運行的開源模型保護數據隱私。了解模型限制和掌握戰略提示對於大型語言模型在風濕病學研究中的應用至關重要。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs），如ChatGPT-3.5和GPT-4，在風濕性疾病治療計畫的潛力，並與臨床風濕病學委員會（RB）的計畫進行比較。結果顯示，68.8%的案例中RB的計畫更受偏好，GPT-4和GPT-3.5則分別為16.3%和15.0%。GPT-4在一線治療中較受青睞，且與RB的計畫在安全性上無顯著差異。雖然LLMs生成的計畫安全且高品質，但RB的計畫在遵循指導方針和整體品質上表現更佳，建議需進一步研究以提升LLMs的臨床應用。 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

這項研究旨在提升從臨床筆記中提取與炎症性腸病（IBD）相關的病人報告結果（PROs），比較傳統自然語言處理（tNLP）和大型語言模型（LLMs）的效果。研究針對腹痛、腹瀉和糞便出血進行標註，並開發模型提取資訊。結果顯示，GPT-4在準確率上優於tNLP，尤其在外部驗證中表現穩定。研究強調LLMs在不同機構間的泛化能力，建議更廣泛應用這些工具以改善IBD的研究與病人護理。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療領域，特別是腸胃病學中，正發揮重要作用，改善資訊獲取、診斷及個性化治療。它們能有效解讀醫學文獻，提供即時知識，並支持醫學教育。儘管潛力巨大，LLMs 在臨床實踐中的整合仍需進一步研究與監管。最近的研究顯示，LLMs 在結腸鏡檢查及癌症篩檢等方面表現良好，但仍面臨數據完整性、準確性等挑戰。成功整合需針對特定情境進行調整，並遵循指導方針。 PubMed DOI

這篇綜述探討大型語言模型（LLMs）在骨科的應用，指出它們在解決相關挑戰上的潛力。研究分析了2014年1月至2024年2月間的68項相關研究，主要集中在臨床實踐。結果顯示，LLMs的準確率差異很大，診斷準確率從55%到93%不等，ChatGPT在疾病分類中的準確率範圍更是從2%到100%。雖然LLMs的表現令人鼓舞，但預計不會取代骨科專業人員，反而可作為提升臨床效率的工具。呼籲進行更多高品質的臨床試驗，以了解其最佳應用。 PubMed DOI

這項研究顯示，風濕病醫師在使用人工智慧（AI）方面的現狀不佳，73%的醫師在日常工作中並未使用AI。大多數受訪者（88%）對AI的了解評價為低到中等，84%希望接受大型語言模型（LLMs）的專門訓練。儘管使用情況有限，60%的醫師認為AI能提升病患照護，62%期待減輕工作負擔。他們特別看好AI在診斷、撰寫醫療報告和數據分析的應用，但對醫療決策責任和數據安全仍有顧慮。總體來看，醫師對AI的實施和訓練機會充滿興趣。 PubMed DOI