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

大型語言模型（LLMs）是先進的人工智慧系統，能生成多種內容，應用於醫療保健的病人護理、工作流程、溝通等領域。它們能簡化文檔、改善病人溝通及協助診斷。然而，使用 LLMs 也帶來風險，如錯誤可能影響病人結果，特別是偏見和倫理問題。為了應對這些挑戰，針對特定任務設計的定制 LLMs，透過精心策劃的訓練數據來減少偏見，並採用提示工程、檢索增強生成等方法提升效能。 PubMed DOI

人工智慧（AI）正顯著提升骨科研究，簡化學術流程、改善證據整合，並提供先進數據分析工具。像ChatGPT和GPT-4等生成式AI，以及Consensus和SciSpace等專門平台，幫助研究人員精煉搜尋、增強文獻回顧和執行複雜統計分析。這些技術促進大型數據集的解讀，節省時間並提高效率。對骨科住院醫師而言，AI改善了學習經驗，並促進研究活動的獨立性。本文探討AI在骨科研究中的應用及相關倫理挑戰。 PubMed DOI

人工智慧（AI）和語言學習模型（LLMs）如ChatGPT和Gemini，正被臨床醫生和病人用於臨床決策。雖然這些工具能迅速提供資訊，但對循證指南的遵循性不佳，引發擔憂。針對骨科領域開發專門的LLMs，利用經過驗證的文獻資料庫，或許能改善輸入數據的質量。不過，這些模型仍可能面臨選擇偏誤及文獻品質不足的問題。此外，使用者的健康素養也可能有限。雖然LLMs是重要進步，仍需持續評估和改進，AI應視為補充臨床判斷的資源，而非取代。 PubMed DOI

本研究探討大型語言模型（LLMs）在肌肉骨骼醫學的應用，並評估相關研究的質量。透過系統文獻回顧，分析了2022至2024年間的114項研究，主要集中在病人問題回答、診斷管理、骨科檢查等五大領域。大部分研究使用ChatGPT 3.5，方法學上存在透明度不足的問題。研究指出，雖然LLMs在醫療上有潛力，但目前的研究仍需改進，並強調建立指導方針以促進有效應用。 PubMed DOI