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這篇系統性回顧與統合分析探討大型語言模型(LLMs)在臨床腫瘤學的應用,分析了34項研究以評估其表現。研究發現,LLMs主要測試回答腫瘤學問題的能力,但因方法論和評估標準不同,表現上有顯著變異。模型能力、提示策略及特定腫瘤領域等因素影響這些變異。此外,LLMs缺乏標準化報告協議,造成方法論不一致。解決這些問題對提升研究可比性及促進LLM在臨床實踐中的應用至關重要。 PubMed DOI


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LLMs是先進的AI模型,可處理自然語言任務。研究發現它們在醫學,尤其是癌症護理上有應用價值。ChatGPT由OpenAI開發,被用於提供癌症相關資訊,但仍需注意錯誤率和數據更新。專家驗證至關重要,以避免提供錯誤資訊。AI潛力龐大,但需訂定指引以確保安全有效使用。 PubMed DOI

研究比較四個大型語言模型(LLMs)與專家醫師在協助精準腫瘤學臨床決策的表現。LLMs提供更多治療方案,但品質和可信度不如專家。然而,部分LLMs提出的治療方案獲得委員會認可。研究建議LLMs可提供協助,但無法取代人類專家。 PubMed DOI

研究探討大型語言模型如ChatGPT在乳癌管理上的應用,發現準確性有差異。儘管有潛力,但需注意準確性不一致和依賴提示等挑戰,強調驗證和監督的重要性。 PubMed DOI

人工智慧(AI)進步帶來大型語言模型,可應用於腫瘤學,支援臨床、教育和癌症研究。然而,應用前需解決問責、數據準確性和保護等問題。AI技術進步將引發道德和實際困境,需持續評估。本文探討大型語言模型在腫瘤學的應用潛力及相關挑戰。 PubMed DOI

一項研究評估了大型語言模型(LLMs)在回答醫學腫瘤學考試問題時的準確性和安全性。最佳的LLM以高準確度回答問題,但錯誤引起了安全疑慮,這表明有必要開發和評估LLMs,以改善臨床醫學腫瘤學等高風險臨床環境中醫護人員的經驗和病人護理。 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

隨著人工智慧工具的普及,患者和醫療專業人員越來越依賴這些工具提供的醫療資訊。本研究評估了五個大型語言模型(LLaMA 1、PaLM 2、Claude-v1、GPT-3.5和GPT-4)在2044個腫瘤學相關問題上的表現。結果顯示,GPT-4在與人類基準比較中表現最佳,達到第50百分位以上。雖然GPT-4的準確率高達81.1%,但所有模型仍存在顯著錯誤率,顯示出持續評估這些AI工具的重要性,以確保其安全應用於臨床實踐。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)在腫瘤學的應用正在改變病人照護的方式。它們能提供個性化的癌症資訊、協助診斷、監測治療進展,並促進後續照護。這些模型的潛在好處包括提高資訊可及性、個性化支持及提升醫療效率。然而,使用過程中也需注意數據隱私、偏見及知情同意等倫理問題。此外,法規方面需建立明確的批准流程、責任界定及持續監測機制,以確保安全與有效性。整體而言,LLMs在腫瘤學的整合需謹慎推進。 PubMed DOI

這篇評論探討了大型語言模型(LLMs)在醫療領域的臨床試驗現狀,共識別出27個試驗,其中5個已發表,22個仍在進行中。這些試驗涵蓋病人照護、數據管理、決策支持和研究協助等四大領域。雖然已發表的試驗顯示出潛在好處,但也引發了對準確性的擔憂。正在進行的試驗則探索病人教育和知情同意等創新應用。評論還指出評估LLMs快速變化特性的挑戰,並強調未來研究的方向。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)在神經外科領域逐漸受到重視,顯示出提升各種任務的潛力。然而,針對其在不同應用中的表現進行系統性檢視的研究仍然不足。本研究識別了關鍵的LLMs,並建立可重複性的報告指導方針,強調其在神經外科的進展。 我們在PubMed和Google Scholar搜尋相關文獻,找到51篇符合標準的文章,主要應用於臨床文本生成、標準化考試問題回答及支持臨床決策。主要使用的LLMs包括GPT-3.5、GPT-4、Bard和Bing。研究顯示,雖然LLMs在複雜任務中表現優異,但大多數研究仍集中於基本應用,未充分解決性能提升或可重複性問題。推進此領域需標準化報告實踐及採用更複雜的驗證方法。 PubMed DOI