研究比較大型語言模型（LLMs）和神經放射學家在臨床案例中的表現，結果顯示神經放射學家的判讀能力優於LLMs。ChatGPT和Glass AI表現相近，顯示在醫學文本訓練上有進步空間。LLMs雖有潛力，但仍需改進，顯示醫學領域仍需專業知識。 PubMed DOI

這項研究探討了大型語言模型（LLMs）如ChatGPT和Google Bard在從臨床摘要中預測神經病理診斷方面的應用。這些LLMs在某些案例中準確識別了主要診斷並提供了其預測的理由。研究結果表明，像ChatGPT這樣的人工智慧工具可能有助於增強神經病理學的臨床病理會議中的討論。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是先進的神經網絡，能像人一樣回應，處理各種任務，如製作教材、摘要、提取資料、報告、寫程式和解讀圖像。使用時要謹慎，驗證來源至關重要。整合LLMs到臨床實務需謹慎考慮，避免錯誤和過度依賴。本文探討LLMs的歷史和在病理學中的應用。 PubMed DOI

研究比較了大型語言模型（LLMs）在臨床案例診斷上的表現，發現GPT4比GPT3.5更準確且提供更專業的診斷列表。然而，兩者仍有可能漏掉最可能的診斷。研究建議LLMs像GPT4可擴展診斷考慮範圍，但需改進以更符合疾病發生率和文獻。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在臨床診斷支持上展現了潛力。本研究比較了Bing、ChatGPT和Gemini三個LLMs在處理複雜臨床案例的表現，並評估了一個新開發的評分標準。結果顯示，Gemini的表現最佳，且評分工具的可靠性高，觀察者間變異性低。研究強調不同情境下模型表現的差異，並指出在實施前需評估診斷模型的有效性，為AI在臨床應用的整合提供了新的討論基礎。 PubMed DOI

這項研究探討小型大型語言模型（sLLM）在從病理報告中提取關鍵資訊的效果。使用三個版本的Llama 2模型，參數從70億到700億不等，並在零樣本和五樣本學習情境下進行評估。結果顯示，700億參數的模型在五樣本情境下表現優異，顯示sLLM能有效提升數據提取的效率與準確性。研究強調範例學習的重要性，並討論模型大小、準確性及處理時間的權衡，支持在臨床環境中應用先進語言模型，以改善病人護理和生物醫學研究。 PubMed DOI

這項研究評估了八種公開的大型語言模型（LLMs）在24個神經放射學臨床情境中提供影像建議的表現。評估模型包括GPT-4、ChatGPT、Bard、Bing Chat、Llama 2等。結果顯示，GPT-4表現最佳，提供23個最佳建議，其次是ChatGPT有20個，而Llama 2僅有5個最佳建議。這項研究強調了大型語言模型在臨床影像利用上的潛力，並探討了評估其表現的挑戰，具有重要意義。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是透過大量文本訓練的先進神經網絡，能理解和生成類似人類的語言。ChatGPT是OpenAI開發的知名範例，具備語言翻譯、問題回答和文本補全等功能。它能生成醫療報告、手術記錄和詩歌等多種文本，並在神經外科中協助撰寫手術報告，促進醫療團隊溝通，還可作為醫學生的學習資源。不過，這類模型在醫療應用上也面臨一些挑戰。 PubMed DOI

這項研究比較了十五個大型語言模型（LLMs）在處理眼科案例的表現，測試來自《JAMA Ophthalmology》的二十個案例。結果顯示，這些模型的平均得分為19，三個模型（ChatGPT 3.5、Claude Pro和Copilot Pro）表現優於平均，其中Copilot Pro得分最高。雖然這些模型的可讀性高於八年級水平，對一般人來說較難理解，但對眼科醫生則可接受。研究認為，雖然LLMs的準確性不足以單獨用於病人護理，但在協助醫生方面顯示出潛力，特別是訂閱制模型。 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