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

LLMs是先進的AI模型，可處理自然語言任務。研究發現它們在醫學，尤其是癌症護理上有應用價值。ChatGPT由OpenAI開發，被用於提供癌症相關資訊，但仍需注意錯誤率和數據更新。專家驗證至關重要，以避免提供錯誤資訊。AI潛力龐大，但需訂定指引以確保安全有效使用。 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

在治療神經腫瘤時，患者和醫師共同決策很重要。使用語言模型如ChatGPT和Bard可幫助患者了解病情，但不能取代醫師建議。患者透過模型獲得資訊後可能更積極參與決策。整合模型時要考慮道德、隱私和培訓問題，並持續評估有效性。未來應重視道德、流程、研究和培訓，以提升患者參與度和醫患關係。 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

大型語言模型（LLMs）在技術上有重大進展，對血液學等領域具顛覆潛力。這篇評論回顧了LLMs的演變及其功能，並探討如何在血液學中有效應用。特定領域如診斷準確性、病患溝通及研究流程可從中受益。我們還提出一個框架，確保LLMs工具的安全與倫理發展，強調在提升臨床優勢的同時，降低風險。遵循這些指導方針，能改善血液學結果，並維持倫理標準與病患安全。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療領域，特別是腸胃病學中，正發揮重要作用，改善資訊獲取、診斷及個性化治療。它們能有效解讀醫學文獻，提供即時知識，並支持醫學教育。儘管潛力巨大，LLMs 在臨床實踐中的整合仍需進一步研究與監管。最近的研究顯示，LLMs 在結腸鏡檢查及癌症篩檢等方面表現良好，但仍面臨數據完整性、準確性等挑戰。成功整合需針對特定情境進行調整，並遵循指導方針。 PubMed DOI

這篇系統性回顧與統合分析探討大型語言模型（LLMs）在臨床腫瘤學的應用，分析了34項研究以評估其表現。研究發現，LLMs主要測試回答腫瘤學問題的能力，但因方法論和評估標準不同，表現上有顯著變異。模型能力、提示策略及特定腫瘤領域等因素影響這些變異。此外，LLMs缺乏標準化報告協議，造成方法論不一致。解決這些問題對提升研究可比性及促進LLM在臨床實踐中的應用至關重要。 PubMed DOI

這篇回顧探討大型語言模型（LLMs）在病人教育和參與中的應用，分析了201項主要來自美國的研究，並提出六個關鍵主題，包括生成病人教育材料、解釋醫療資訊、提供生活方式建議等。研究顯示，LLMs能有效生成易懂的內容，改善病人與醫療提供者的溝通，但也存在可讀性、準確性及偏見等問題。未來需進一步研究以提升LLM的可靠性，並解決其在醫療應用中的倫理挑戰。 PubMed DOI

這篇評論探討了大型語言模型（LLMs）在醫療領域的臨床試驗現狀，共識別出27個試驗，其中5個已發表，22個仍在進行中。這些試驗涵蓋病人照護、數據管理、決策支持和研究協助等四大領域。雖然已發表的試驗顯示出潛在好處，但也引發了對準確性的擔憂。正在進行的試驗則探索病人教育和知情同意等創新應用。評論還指出評估LLMs快速變化特性的挑戰，並強調未來研究的方向。 PubMed DOI