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大型語言模型(LLMs)已經在科技界帶來重大變革,應用範圍超越自然語言處理,甚至進入放射學等專業領域。這些模型透過大規模數據預訓練,能執行多種任務,且通常不需再微調。隨著技術進步,LLMs 也在解決幻覺、偏見、高訓練成本等挑戰,並開始整合多模態輸入。對於小型本地開源 LLMs 的需求上升,因為它們能針對醫學知識進行微調,提升效率與隱私保護。本文將探討 LLMs 在放射學的現狀與未來發展。 PubMed DOI


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大型語言模型(LLMs)正在改變放射學和醫學領域,越來越多的文章正在利用它們。放射科醫師需要了解LLM的概念、技術基礎、風險和倫理,以安全地應用這項技術。本篇評論涵蓋了放射學中的LLMs,包括它們的歷史、技術方面、應用、優點、缺點、風險、倫理和未來前景。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)已經改變了科技,不僅在自然語言處理領域,也在其他領域有所影響。這些模型在龐大的數據集上進行了廣泛的預訓練,可以處理各種任務而無需額外的微調,包括在專業領域如放射學。LLMs的通用聊天機器人可提升放射科醫師的工作效率。LLMs正快速演進,應對挑戰,並納入多模態輸入。本篇提供概念知識和實用指導,針對有興趣利用LLMs的放射科醫師,提供了對該主題的概述,總結了放射學特定方面的發展。 PubMed DOI

DL和LLMs在放射學中發揮重要作用,但仍需解決挑戰,確保臨床可靠性。放射科醫師應了解這些技術,並堅持醫學安全和道德。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)可能改變放射學,但整合時需注意隱私、透明度和準確性問題。工具應針對放射學進行優化,以因應限制。放射學領域仍在研究LLM,商業產品已出現。放射科醫師應保持資訊更新,積極引導LLM實施,以提高患者護理效益並降低風險。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)正在改變自然語言處理(NLP)領域,為放射科醫師提供提升工作的機會。NLP是人工智慧的一個分支,透過演算法分析文本數據。近期的進展,如注意力機制和變壓器架構,讓像GPT-4和Gemini這樣的模型能生成類似人類的文本,並分析大量資料。 不過,LLMs也有其限制,例如依賴訓練數據的質量,可能會產生不準確的輸出。儘管如此,LLMs在放射學的應用逐漸受到重視,幫助醫師提取有價值的見解,改善工作流程,最終提升病患護理品質。 PubMed DOI

近年來,生成式人工智慧(AI)特別是大型語言模型(LLMs)和多模態模型(MM-LLMs)受到廣泛關注。LLMs如ChatGPT和LLaMA,能理解和生成語言,而MM-LLMs則結合文本和圖像,模擬人類認知。這些技術在醫療領域有潛力改善病人護理,透過分析數據和提供診斷建議等方式。放射科醫生需了解LLMs的基本概念,以掌握其在影像領域的應用與挑戰。 PubMed DOI

這篇評論探討大型語言模型(LLMs)和多模態大型語言模型(MLLMs)在放射學的進展,強調它們在報告生成、影像解讀、電子健康紀錄摘要等方面的潛力。透過自動化,這些模型能減輕放射科醫師的負擔,提高診斷準確性,並促進跨學科合作,最終提升病人護理品質。不過,評論也指出MLLMs在解讀三維醫學影像及整合影像與文本數據上仍面臨挑戰,並呼籲對評估方法的改進。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)如ChatGPT正在改變放射學研究,簡化研究流程。放射學研究聯盟(RRA)成立工作小組,制定負責任使用LLM的指導方針。LLMs能自動化文獻回顧、生成研究問題、分析數據及撰寫手稿,提升研究效率。不過,對於缺乏人工智慧經驗的人來說,仍有挑戰。本評論提供有效利用LLMs的策略,強調提示工程的重要性,並探討維持科學誠信的倫理考量。結合人類專業與人工智慧,放射學研究人員可推動創新、擴展知識,改善病患照護。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)對醫療保健,特別是醫學影像領域,將帶來重大影響。隨著它們發展成能處理文本與影像的多模態模型(LMMs),醫生了解這些技術的基本概念變得相當重要,以便能有效且負責任地使用。文章介紹了標記嵌入、變壓器網絡、自我監督預訓練和微調等基本原則,並深入探討LMMs的技術創建過程及其在醫學影像中的應用。 PubMed DOI

將大型語言模型(LLMs)應用於醫療保健能顯著提升臨床流程與病人護理,但也面臨準確性、可及性、隱私及法規等挑戰。雖然專有模型如GPT-4和Claude 3受到關注,開源模型如Llama 3和LLaVA-Med對醫療機構和研究人員有獨特優勢,但因不熟悉和基礎設施不足,採用速度較慢。這篇文章提供放射學中實施開源LLMs的教程,包括文本生成、提示工程等實用範例,並比較開源與專有模型的優缺點。 PubMed DOI