人工智慧和大型語言模型在醫療保健領域，尤其是泌尿學，有潛力改變診斷和治療方式。醫生應參與培訓以善用這些工具，並重視患者隱私和技術應用挑戰。人類驗證和臨床實踐合作是成功整合這些技術的關鍵。 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

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

AGI技術如GPT-4和SAM已經在放射腫瘤學領域帶來革新，提升了治療效率和準確性。雖然AGI能提供個人化治療，但人類專業知識仍然不可或缺。本文探討如何有效運用臨床數據，讓AGI更好地增進患者護理品質。 PubMed DOI

討論了在醫學領域使用ChatGPT等生成式人工智慧模型的議題，探討了不同人工智慧模型在放射學上的應用。強調了合成數據在處理隱私問題和提升醫學數據品質的重要性。提及了大型語言模型如GPT和BERT，以及在放射學中的語言-視覺模型，展示了它們的實際應用。強調了生成式人工智慧模型在臨床研究中的轉型潛力。 PubMed DOI

GenAI LLMs，如ChatGPT，有潛力在醫療保健領域帶來重大影響。研究指出，這些技術可改善醫療服務效率，但也需面對道德及安全挑戰。未來應該加強研究，專注於實證或臨床領域，以推動這些技術在醫療保健中的應用。 PubMed DOI

這篇評論探討大型語言模型（LLMs）在核醫學，特別是PET和SPECT程序中的應用潛力。雖然LLMs在醫療領域已被廣泛採用，但在核醫學的應用仍待深入研究。文章首先介紹核醫學的最新進展，接著分析LLMs在放射學中的應用，如報告生成和影像解讀。LLMs的優勢包括改善報告結構和提供診斷協助，但也面臨可靠性和偏見等挑戰。此外，文章還提到人工智慧在醫療中的倫理問題。結論強調LLMs在核醫學的變革潛力，呼籲進一步研究。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT的出現，顯示了生成式人工智慧（AI）在各領域的潛力。生成式AI能創造多樣的數據形式，包括文本、圖像和音頻。最近的多模態技術進展，增強了同時處理文本和影像的能力，特別是在醫學領域，尤其是放射學中，臨床數據與影像數據的整合非常重要。這篇綜述將介紹LLMs、影像生成AI和多模態AI，並探討生成式AI在放射學的現狀與未來潛力。 PubMed DOI

這篇綜述論文探討了醫療人工智慧（AI）的最新進展，特別是基礎模型和大型語言模型的應用。它提出了一個新的分類框架，將模型分為特定疾病、一般領域和多模態三類。論文還指出了數據獲取和增強等挑戰，包括數據量、標註、隱私等問題。此外，還討論了醫療AI模型的評估和監管，強調其在醫療保健中的潛力。最後，論文呼籲持續改進、數據安全和標準化評估，以確保AI在臨床實踐中的有效整合。 PubMed DOI

近年來，生成式人工智慧（AI）特別是大型語言模型（LLMs）和多模態模型（MM-LLMs）受到廣泛關注。LLMs如ChatGPT和LLaMA，能理解和生成語言，而MM-LLMs則結合文本和圖像，模擬人類認知。這些技術在醫療領域有潛力改善病人護理，透過分析數據和提供診斷建議等方式。放射科醫生需了解LLMs的基本概念，以掌握其在影像領域的應用與挑戰。 PubMed DOI