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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


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近年來,像ChatGPT這樣的先進大型語言模型崛起,推動人工智慧創新快速發展。這些模型能產生高品質文字回應,不需龐大訓練數據。在醫學領域,它們有潛力改善臨床工作流程、病人結果、醫學教育和研究。這篇評論專注於向胃腸科醫師解釋大型語言模型,討論其優勢、限制、安全互動方式、在胃腸學中的應用及實施挑戰。目標是協助胃腸科醫師更深入了解大型語言模型,並更積極運用此技術。 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)透過龐大文本數據訓練,可在醫療保健領域提升準確性。研究者正致力改善LLM在消化系疾病上的表現,但準確性範圍仍有挑戰。整合檢索增強生成(RAG)、監督微調(SFT)和人類反饋的強化學習(RLHF)等方法,是克服障礙的關鍵。結合人類反饋與先進模型訓練,對於提升LLMs在醫療保健中的效能至關重要。 PubMed DOI

自1950年代以來,人工智慧(AI)在腸胃病學上取得了顯著進展,特別是大型語言模型(LLMs)如ChatGPT的出現。這些模型能生成類似人類的文本,並有潛力改善診斷、治療和病患溝通等方面。 優勢包括加速診斷、個性化護理、增強教育和決策支持。然而,挑戰也不少,如AI理解能力有限、數據偏見和隱私問題等。未來,LLMs的發展需依賴於數據分析能力,並需醫療專業人員與AI開發者的合作,以提升病患護理品質。 PubMed DOI

這篇系統性回顧探討大型語言模型(LLMs)在胃腸科及內視鏡的應用,強調其在提升診斷準確性、自動化文檔處理及改善專家教育和病人參與方面的潛力。回顧分析了21篇來自MEDLINE、Embase和Cochrane Central的研究,結果顯示5篇偏倚風險低,16篇中等風險。LLMs能有效傳播醫療資訊、協助諮詢及生成手術報告,但仍面臨數據隱私、準確性及跨學科合作等挑戰,需重視解決這些問題,以發揮其在胃腸內視鏡實務中的潛力。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)如ChatGPT等,正透過其推理能力改變疾病診斷與治療。這些模型能分析醫學文本,提升診斷準確性,並有效識別症狀與檢測結果中的細微模式。多模態大型語言模型(MLLMs)更能分析醫學影像,協助制定基於證據的治療計畫。然而,仍面臨算法偏見及生成不準確資訊的風險,需進行臨床驗證。這篇論文強調政策制定、倫理監督及跨學科合作的重要性,以確保臨床應用的安全與有效性,並探討未來研究方向。 PubMed DOI

這項研究探討了兩種大型語言模型(LLMs)在胃腸科臨床實踐中的應用,分別是自訂的GPT模型和傳統的GPT-4o。研究發現,自訂模型在15個臨床問題中正確回答了8個,而研究員則回答了10個。傳統的GPT-4o表現最佳,正確率達14/15。雖然兩種模型的表現略低於專家醫生,但顯示出在病人諮詢等專業任務中的潛力。研究強調了RAG技術的重要性及臨床醫師監督的必要性。 PubMed DOI

這篇評論強調了在胃腸病學和肝臟病學領域,自然語言處理(NLP)和大型語言模型(LLMs)的進展。根據PRISMA指導原則,分析了2003至2024年間的57項研究,顯示2023至2024年相關出版物顯著增加,特別是針對GPT-3和GPT-4等模型。 主要發現指出,NLP模型在從電子健康紀錄中提取資料方面有所改善,並能高精確度識別疾病特徵。儘管這些技術在提升診斷和治療潛力上表現良好,但在日常臨床實踐中的整合仍面臨挑戰,未來研究應聚焦於其實際應用價值。 PubMed DOI

這篇文章探討大型語言模型(LLMs)在醫療保健的應用,透過文獻計量分析,篩選出371篇相關期刊文章。結果顯示,LLMs的研究數量在美國、義大利和德國等發達國家顯著增加,並展現出強大的合作關係。LLMs被應用於醫學教育、診斷、治療等領域,但也引發對倫理影響和風險的擔憂,如數據偏見和透明度問題。為了促進LLMs的可靠使用,需建立責任指導方針和監管框架,確保數據的證據基礎。 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