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

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

使用大型語言模型如OpenAI的ChatGPT提供胃腸肝臟疾病醫療建議的趨勢增加，但目前準確性仍有疑慮。研究指出，這些模型在胃腸肝臟疾病領域的回應準確率偏低，可能帶來安全風險，因為提供錯誤資訊可能對醫療系統造成負擔或延誤治療。 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

總結：大型語言模型（LLMs）是現代AI工具，在醫療領域廣泛運用。本文討論臨床醫生和外科醫生如何運用LLMs。綜合研究發現LLMs可輔助診斷、治療指導、手術規劃，但需注意準確性和偏見。應視為醫療專業知識的增強而非替代工具。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是自然語言處理的前沿技術，透過深度學習模擬人類語言理解與生成。隨著變壓器架構的引入，LLMs在類人互動上展現出色的能力，特別是在醫療領域，能增強醫療人員與患者的溝通。這篇回顧探討了LLMs的演變及其在臨床應用的潛力，包括自動化醫療文檔、分診建議及個性化教育材料的創建。文章也提到LLMs的限制及解決方案，強調其在眼科等領域提升醫療服務質量的潛力。 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

這篇回顧探討大型語言模型（LLMs）在病人教育和參與中的應用，分析了201項主要來自美國的研究，並提出六個關鍵主題，包括生成病人教育材料、解釋醫療資訊、提供生活方式建議等。研究顯示，LLMs能有效生成易懂的內容，改善病人與醫療提供者的溝通，但也存在可讀性、準確性及偏見等問題。未來需進一步研究以提升LLM的可靠性，並解決其在醫療應用中的倫理挑戰。 PubMed DOI