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這篇論文介紹了OphGLM,一個創新的眼科助手,結合大型語言模型(LLMs)與視覺理解,提升眼科疾病的早期篩檢和診斷。傳統診斷方法在互動性上有其限制,因此需要更互動的解決方案。OphGLM整合了圖像和文本編碼器,並創建了新的中文數據集FundusTuning-CN,包含眼底圖像的指導性和對話性數據。OphGLM在眼底疾病分類上表現優於現有模型,並能提升眼科臨床應用。相關數據集、代碼和模型將公開,供後續研究使用。 PubMed DOI


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大型語言模型(LLMs)在醫療保健領域,尤其是眼科領域,有潛在應用價值。一項回顧探討了LLMs在眼科教育、研究和臨床實踐中的應用,並討論了實施LLMs時的挑戰,如準確性、可解釋性、偏見和數據安全性。利害關係人需合作確保患者安全,並建立最佳實踐。註腳和披露部分可能提供更多資訊。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)正在改變醫學診斷和治療,提供高準確度,超越傳統搜尋引擎。將LLMs整合到醫療輔助程式中對眼科醫師實踐循證醫學至關重要。一項研究比較了LLM聊天機器人對眼科問題和真實病例的回應,發現LLM在診斷上表現優異,甚至勝過專家,顯示其在眼科診斷上的潛力。 PubMed DOI

眼科護理中,LLMs像ChatGPT引起關注。研究指出在病人資訊、臨床診斷和眼科問題上有幫助。LLM表現受到迭代、提示和領域的影響。ChatGPT-4在眼科考試、症狀分類和提供資訊方面表現良好。LLMs有潛力,但在專業領域表現不盡理想。需要進一步研究,不可完全依賴人工智慧。設定標準並評估LLMs在臨床環境中的成功應用至關重要。 PubMed DOI

未來醫療保健可能運用大型語言模型(LLMs),如OpenAI的自定義生成式預訓練變壓器(GPTs),調整以應用於眼科學領域。探討了調整LLMs、自定義GPTs,以及眼科學中的應用案例,如教育工具、臨床支援工具和管理策略摘要工具。強調了自定義調整的重要性、評估回應方法,並解決了隱私和責任問題。討論了這些模型在眼科教育和臨床實踐中的潛力。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)越來越多地應用於醫學領域,包括眼科學,以改善與患者的溝通並協助診斷。雖然LLMs在增進眼科護理方面顯示出潛力,但在廣泛應用之前,人們對潛在危害以及對安全性的嚴格測試的擔憂。在LLMs能夠完全融入臨床實踐之前,必須解決像是數據隱私和使用者接受度等挑戰。 PubMed DOI

一個名為MOPH的中文特定眼科大型語言模型(LLM)是使用中文資料開發的,並在各種臨床情境中評估其表現。MOPH在眼科專業考試、回答醫學問題和診斷準確性方面展現出令人鼓舞的結果,在某些方面與人類醫生的表現相當接近。該研究突顯了MOPH在中文眼科設定中潛在的實際應用價值。 PubMed DOI

這篇評論探討大型語言模型(LLMs)在眼科的應用,強調它們在自然語言處理上的能力,能有效增進人類與人工智慧的溝通。LLMs能回應各種查詢,包括問題解決和文本摘要,讓它們在眼科等高科技醫療領域中變得相當重要。文章總結了目前LLMs在眼科護理中的表現及未來的潛在應用。 PubMed DOI

這項研究將大型語言模型Llama2轉變為專門的眼科助手EyeGPT,增強眼科知識。研究者採用角色扮演提示、微調眼科術語及利用醫學資料庫進行檢索增強。四位認證眼科醫生評估了EyeGPT的有效性,發現其在提供建議和減少錯誤資訊方面表現優於原始模型。EyeGPT在常見眼科疾病的表現穩定,且在可理解性和同理心上接近人類醫生。研究顯示,EyeGPT有潛力協助醫療環境中的眼科醫生與病人,標誌著大型語言模型在醫學領域的重要進展。 PubMed DOI

近年來,人工智慧(AI)技術,特別是大型語言模型(LLMs)的進步,對傳統醫療實踐有著顯著影響,能提升醫療效率與品質。在眼科領域,LLMs 可協助醫生診斷眼疾、優化治療建議、簡化醫療紀錄撰寫,並提供教育支持。然而,LLMs 在臨床應用中仍面臨挑戰,如知識基礎限制、AI 幻覺現象,以及數據隱私問題。未來的研究將對克服這些挑戰並發揮 LLMs 的潛力至關重要。 PubMed DOI

這項研究回顧了大型語言模型(LLMs)在眼科的應用,特別是高排名期刊的相關文章,共分析了101篇研究,主要來自美國、英國和加拿大。研究指出,LLMs在醫學教育、臨床協助、研究及病人教育中有顯著貢獻,但也引發了對表現不一致、偏見及倫理問題的擔憂。作者強調持續改進AI的重要性,並呼籲建立倫理指導方針及跨學科合作,以應對這些挑戰,展現LLMs在眼科的潛力與限制。 PubMed DOI