生成式人工智慧（GAI）和大型語言模型（LLM）已廣泛應用於各個領域，包括醫療保健。GAI在蛋白質結構和藥物發現等任務中有潛力，LLM則在醫療保健領域有多樣應用。區分通用LLM和專為醫療保健設計的模型至關重要，考量到這個領域的廣泛應用和相關出版物。 PubMed DOI

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

大型語言模型（LLMs）在自然語言處理領域有潛力，可加速臨床實踐，如診斷、預防和治療。智能對話系統運用LLMs被視為治療的未來，尤其是在ChatGPT時代。這研究專注於在醫療保健領域運用LLMs，特別關注認知衰退和產後抑鬱。討論LLMs在醫療保健中的好處，如增進臨床任務和提供個人化醫療，以及相關擔憂，如數據隱私和公平性。這有助於全球討論將LLMs整合到醫療系統中。 PubMed DOI

大型語言模型（LLM）是機器學習模型，能有效處理自然語言任務。研究探討LLMs對醫療保健的影響，發現可提升臨床工作效率和個人化護理。然而，也存在資安漏洞和偏見風險，需注意隱私問題。未來研究應關注工作流程、品質、整合和法規，以實現成功應用。 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

OpenAI推出的AI聊天機器人ChatGPT顯示了大型語言模型（LLMs）在各領域的潛力，包括醫療保健。LLMs在醫療領域被區分為生物醫學和臨床領域，專業LLMs在自然語言處理上表現更優。為特定領域（如醫療保健）開發專用LLMs很重要。LLMs在醫療中有應用前景，但也帶來挑戰，醫療系統需正視並因應。 PubMed DOI

這篇論文探討基於變壓器的大型語言模型（LLMs）在生成合成表格健康數據的有效性，並與生成對抗網絡（GANs）進行比較，這對遵循隱私法規的醫療研究非常重要。研究分析了Pythia LLM Scaling Suite，模型參數從1400萬到10億，結果顯示較大的LLM在性能上優於GAN，甚至最小的LLM也能達到相似效果。此外，訓練數據集大小與模型性能呈正相關。論文還討論了在醫療領域實施LLM的挑戰與考量。 PubMed DOI

這項研究系統性回顧了生成性大型語言模型（LLMs）在臨床環境，特別是電子健康紀錄（EHRs）的應用。儘管自然語言處理技術進步，LLMs在臨床實踐中的整合仍有限，面臨多重挑戰。研究分析了自2023年以來的76篇相關文獻，發現包括提示工程的使用、少數多模態數據的應用、評估指標的多樣性，以及臨床決策中的偏見和幻覺等問題。未來需改進計算技術和標準化評估，以提升LLMs在醫療中的可靠性。總之，LLMs在病人護理上有潛力，但仍需克服重大障礙。 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

自然語言處理（NLP）在放射學等領域展現了將非結構化數據轉為結構化格式的潛力，但隱私問題使得數據集獲取困難。我們的目標是利用大型語言模型（LLMs）從救護人員與病人對話中提取醫療資訊，以填寫緊急應變程序表格。為此，我們開發了一個流程，使用"Zephyr-7b-beta"生成初步對話，再用GPT-4 Turbo進行精煉。初步結果顯示，"Zephyr-7b-beta"的準確率為94%，但經過精煉後略降至87%。這些結果顯示LLMs在醫療對話生成中的潛力與挑戰。 PubMed DOI