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

社論討論了在電子健康記錄中使用大型語言模型像GPT-4的好處，以增進病人護理和臨床決策。雖然人工智慧驅動的語言模型能提升醫療效率，但需解決病人隱私、數據安全和偏見問題，確保公平醫療。呼籲醫護人員和研究者共同努力找出解決方案，充分運用人工智慧潛力，同時保障隱私和公平。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療保健領域的應用日益增加，以提升病患護理品質，但也引發了像是偏見等倫理關切。這次評估專注於探討醫學領域中LLMs的倫理問題，特別是在同理心與公平性方面，並提出了應對這些問題的框架，以確保LLMs的應用符合倫理標準。 PubMed DOI

LLMs可協助自動化醫療行政工作，減輕醫師電子病歷負擔，提升病人護理。應注意安全、隱私、法規合規，並強調LLMs應輔助而非取代人類關懷。結合LLMs與專業知識可提升病人護理品質。在臨床環境中謹慎實施LLMs至關重要。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在自然語言處理領域有潛力，可加速臨床實踐，如診斷、預防和治療。智能對話系統運用LLMs被視為治療的未來，尤其是在ChatGPT時代。這研究專注於在醫療保健領域運用LLMs，特別關注認知衰退和產後抑鬱。討論LLMs在醫療保健中的好處，如增進臨床任務和提供個人化醫療，以及相關擔憂，如數據隱私和公平性。這有助於全球討論將LLMs整合到醫療系統中。 PubMed DOI

LLMs或許能改善醫療服務，但對健康公平的影響尚不明朗。本文探討了LLMs在國家少數民族健康與健康差距研究中的應用，以促進健康公平。討論了LLMs如何提升健康公平，也提到了新興問題，如偏見數據和隱私問題。建議在LLMs的開發和應用中應優先考慮健康公平。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在各行各業快速崛起，尤其在醫療保健領域，引發了重要的道德問題。LLMs獨特之處需要複雜的道德處理方式，涉及數據隱私、所有權、知識產權等議題。為了負責任地應用LLMs於醫療保健，我們需要建立全面的道德框架，符合道德原則並降低社會風險。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是先進的人工智慧系統，能理解和生成類似人類語言，對神經學任務有潛力。在臨床使用LLMs需面對挑戰，如臨床推理能力有限、可靠性問題、偏見及可能加劇醫療差異。克服挑戰需仔細規劃、利益相關者參與、測試和監控。醫療機構應與預算相符，神經科醫師需保護患者數據隱私，避免偏見。研究人員應遵循道德準則和標準。整合LLMs到臨床神經學可提升患者護理品質和安全性，提供有效運用人工智慧的指導。 PubMed DOI

這篇文章強調在醫療和研究領域中，如何安全有效地使用大型語言模型（LLMs），特別是對於經驗較少的專業人士。文中列出六個實用案例，包括自訂翻譯、精煉文本、生成概述、編纂想法、創建個性化教育材料，以及促進智識討論。此外，還提供了一些使用AI工具的注意事項和策略。儘管面臨挑戰，將LLMs整合進醫療和研究工作中，能有效提升生產力和效率。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在優化醫療工作流程的應用，特別是面對經濟和計算挑戰。研究人員使用真實病患數據，評估了十種不同的LLM，進行超過30萬次實驗。結果顯示，隨著問題和臨床筆記數量增加，模型表現會下降。高容量模型如Llama-3-70b和GPT-4-turbo-128k能有效處理最多50個任務，但超過後表現下降。經濟分析指出，使用串接方式可在50個任務時實現高達17倍的成本降低，顯示LLM在臨床環境中的限制及提升成本效率的潛力。 PubMed DOI