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

ChatGPT是一種先進的語言模型，可以回答各種問題而不需要特定訓練。人們對於在醫療保健領域使用這些大型語言模型感到興奮和擔憂。本文討論了LLMs在臨床設置中的應用，探討了它們的優勢、限制和提升醫學效率的潛力。對於想要在醫療保健中使用LLM技術的臨床醫師，本文提供了評估其對患者和醫護人員好處的指南。 PubMed DOI

近期在生成式人工智慧領域取得的進展，特別是大型語言模型(LLMs)，引起了人們對其在分析大量醫學數據，尤其是在神經學領域的潛力的關注。LLMs有助於早期診斷、支持患者和照護者，並協助臨床醫生。然而，必須克服倫理和技術上的挑戰，如隱私疑慮、數據偏見和結果驗證。研究人員需應對這些挑戰，確保LLMs安全且負責任的應用，這將有助於提升神經學疾病護理的前景。 PubMed DOI

LLMs是為處理和生成文本而設計的AI工具，如OpenAI的ChatGPT。它們能回答問題、摘要、改寫和翻譯文本，品質接近人類。在醫學等領域有廣泛應用，可民主化知識，但也可能傳播錯誤或科學不端。本文討論了在臨床、醫學研究和教育上使用LLMs的潛力和挑戰。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）已經改變了科技，不僅在自然語言處理領域，也在其他領域有所影響。這些模型在龐大的數據集上進行了廣泛的預訓練，可以處理各種任務而無需額外的微調，包括在專業領域如放射學。LLMs的通用聊天機器人可提升放射科醫師的工作效率。LLMs正快速演進，應對挑戰，並納入多模態輸入。本篇提供概念知識和實用指導，針對有興趣利用LLMs的放射科醫師，提供了對該主題的概述，總結了放射學特定方面的發展。 PubMed DOI

研究比較大型語言模型(LLM)與神經外科醫生在前庭神經瘤管理上的表現，結果顯示LLM表現優異，提供快速且準確的回應，但專家對其管理細節能力表示擔憂。neuroGPT-X平台旨在提供臨床支持，提高資訊可靠性，並有應用潛力。 PubMed DOI

討論了像ChatGPT這樣的先進語言模型對學術神經外科的影響，強調了它們在改善臨床決策、醫學教育和手術實踐方面的潛力。也提到了數據隱私、倫理和法規等挑戰。最新研究評估了LLMs在與患者溝通和教育上的應用，強調了神經外科醫生、數據科學家和人工智慧專家之間的合作關係的重要性。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在診斷神經腫瘤方面的潛力，特別是在不斷變化的WHO中樞神經系統腫瘤指導方針下。研究測試了ChatGPT-4o、Claude-3.5-sonnet和Llama3在30個神經病理案例中的表現。結果顯示，結合檢索增強生成（RAG）後，LLMs在識別腫瘤亞型上達到90%的準確率，顯示它們能成為神經病理學家在報告實踐中的有用工具，特別是在跟上最新分類變更方面。 PubMed DOI

這篇文章探討了人工智慧的興起，特別是大型語言模型（LLMs）對各領域的影響，尤其是在醫學上。像ChatGPT和Bard這類模型，透過大量文本數據訓練，能生成回應，並在科學研究中協助處理醫療數據、診斷及撰寫學術材料。文章也提到LLMs的未來潛力、應用挑戰，以及監控使用以確保道德和有效實施的重要性。 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