大型語言模型是人工智慧的一部分，透過語言規則、統計和機器學習處理文本。在醫學和骨科手術領域廣泛應用。雖然能產生高質量科學文本，但也可能誤導，引發研究不端和錯誤信息。為確保安全使用，學術出版需建立指南和篩選流程。 PubMed DOI

研究發現2023年科學文章中AI使用明顯增加，尤其是ChatGPT 3.5推出後。亞洲作者及2023年投稿文章更可能使用AI。這引起對原創性和抄襲問題的關注，凸顯AI在學術寫作中帶來的創意機遇和道德挑戰。 PubMed DOI

人工智慧在醫學領域有潛力，特別是在骨科研究上。但在醫療保健領域應用AI時，研究人員需了解相關概念、偏見和安全問題。AI可透過分析大數據為骨科研究帶來新見解。重要的是人類參與訓練無偏見的模型、確保可解釋性和實施安全措施。該文討論了AI在醫學上的機遇和挑戰，以推動骨科研究和臨床實踐的安全和道德應用。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是先進的人工智慧系統，能理解和生成類似人類語言，對神經學任務有潛力。在臨床使用LLMs需面對挑戰，如臨床推理能力有限、可靠性問題、偏見及可能加劇醫療差異。克服挑戰需仔細規劃、利益相關者參與、測試和監控。醫療機構應與預算相符，神經科醫師需保護患者數據隱私，避免偏見。研究人員應遵循道德準則和標準。整合LLMs到臨床神經學可提升患者護理品質和安全性，提供有效運用人工智慧的指導。 PubMed DOI

醫療保健領域正透過AI和ML不斷進步，物理治療師正經歷重大轉變。AI是創新機會，非威脅。LLMs如ChatGPT和BioMedLM提供人類般表現，但在物理治療中面臨準確性挑戰。物理治療師可從訓練LLMs中受益，簡化任務、全球連結和個人化治療。觸感和創造力仍重要。強調治療師參與AI模型塑造，重視道德使用和人類監督，將AI視為合作夥伴，確保數據準確性，解決挑戰。 PubMed DOI

大型語言模型是一種人工智慧，擅長處理和生成自然語言文本。它們在骨科領域具有潛在的臨床、研究和教育應用價值，但其發展必須優先考慮患者安全和高標準。與使用這些模型相關的問題包括方法論、道德和監管問題。骨科醫師應該瞭解這些爭議，並倡導使大型語言模型與患者和照護者的優先事項保持一致。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）將顛覆骨科護理，透過數據分析提升診斷準確性、治療計畫及病人管理。與傳統AI不同，生成式AI能根據特定提示為醫生提供相關資訊，並自動化文獻回顧、簡化流程及預測健康結果。 有效的提示設計對優化大型語言模型（LLMs）至關重要，能確保AI輸出的準確性，並促進臨床倫理決策。醫生應了解LLMs的限制，如令牌數量及生成不準確資訊的風險，這對於有效運用生成式AI及處理倫理問題非常重要。 PubMed DOI

AI技術，特別是像ChatGPT這樣的大型語言模型，近來在醫療領域引發了許多研究，評估其回答病人問題的有效性。雖然研究顯示這些模型能提供可靠資訊，但也揭示了其限制。這引發了對「閃亮物體」症候群的擔憂，讓人們忽略了AI在臨床實踐中的實際應用。許多研究重複確認AI的能力，而非探索能改善病人照護的創新案例，這可能導致進展停滯。專家應引導研究朝向能真正改變病人照護的應用，而非僅僅追求新奇。 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

這篇文章探討了人工智慧的興起，特別是大型語言模型（LLMs）對各領域的影響，尤其是在醫學上。像ChatGPT和Bard這類模型，透過大量文本數據訓練，能生成回應，並在科學研究中協助處理醫療數據、診斷及撰寫學術材料。文章也提到LLMs的未來潛力、應用挑戰，以及監控使用以確保道德和有效實施的重要性。 PubMed DOI