大型語言模型（LLMs）有潛力改變醫學，提升診斷和臨床決策。成功整合需要應對醫學領域的挑戰，包括遷移學習、微調、強化學習、跨學科合作、教育、評估、倫理、隱私和法規。透過全面方法和跨學科合作，LLMs能負責任地融入醫療實踐，造福患者並改善健康結果。 PubMed DOI

ChatGPT和AlphaFold等模型備受矚目，人們期待將這些技術運用在電子病歷，提升病患照護和醫院運作。然而，這些模型的真正效用尚待考驗。研究指出，許多模型僅在有限臨床數據或廣泛醫學文獻上訓練，尚未在實際醫療任務中驗證。為此，需要建立新的評估標準，以更準確評估臨床模型在醫療環境中的實際價值。 PubMed DOI

這篇論文討論了人工智慧，特別是像ChatGPT這樣的大型語言模型，如何透過簡化解釋過程，改變醫學影像處理。這些模型推動的人工智慧已經透過提高效率和病人護理品質，徹底改革了醫療保健。評論強調了人工智慧的潛力，特別是大型語言模型，在各方面增強醫學影像處理，並強調了它們在推動醫療保健方面的重要性。 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

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

基礎機器學習模型，如大型語言模型（LLM）如ChatGPT，有潛力通過自動化任務，如撰寫出院摘要和協助臨床決策，來改變醫學。然而，它們的開發和使用必須受到仔細審查，以避免潛在的危害。本評論討論了LLM的類型、應用、限制、偏見以及對臨床實踐的未來影響。 PubMed DOI

人工智慧，尤其是大型語言模型（LLMs），對急診護理工作流程和決策有改善作用。目前對LLMs在急診醫學的研究意見不一，需要一個全面的框架來了解其應用。這篇文章探討了LLMs在急診醫學的現況，並提出未來研究方向。經分析43篇論文，發現LLMs可強化臨床決策、提升效率、引起道德關注，並促進醫學教育。LLMs有潛力改變急診護理，但仍需進一步研究驗證其應用、建立負責任使用標準、解決道德問題，並提升醫護人員對人工智慧的認識。合作努力是安全有效整合LLMs於急診醫學中的關鍵。 PubMed DOI

心血管疾病是全球主要的死亡原因，早期檢測仍然面臨挑戰。人工智慧（AI）在改善早期診斷方面展現潛力，特別是深度神經網絡能提高醫學影像的解讀準確性，發現心臟科醫生可能忽略的細節。隨著變壓器模型和大型語言模型的進步，AI能更好整合電子健康紀錄、影像和基因數據，幫助識別高風險患者並制定預防策略。儘管AI能提供即時診斷支持，但在臨床應用前仍需解決數據隱私和診斷錯誤等風險。本文探討AI在心血管醫學中的機會與挑戰。 PubMed DOI

這篇文章探討了人工智慧（AI）技術，特別是像ChatGPT這類大型語言模型在醫療領域的應用。文章指出，這些工具能幫助醫療人員簡化病人教育、溝通、醫療紀錄摘要及研究等工作。不過，對於這些工具是否適合臨床使用，以及醫療工作者的接受度，仍有一些疑慮。文章旨在讓護理人員了解可用的AI工具，幫助他們評估這些技術在臨床實踐中的必要性與影響，確保能以道德且有效的方式提升病人護理品質。 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