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

LLMs在臨床試驗中有許多應用，包括改善病患配對、簡化計劃、分析文本、協助撰寫文件，甚至透過聊天機器人提供同意書。儘管前景看好，但仍需克服準確性和法律挑戰。整合LLMs到臨床試驗可能提高效率和病患參與度，但必須謹慎思考和投資。 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

人工智慧，尤其是大型語言模型（LLMs），對急診護理工作流程和決策有改善作用。目前對LLMs在急診醫學的研究意見不一，需要一個全面的框架來了解其應用。這篇文章探討了LLMs在急診醫學的現況，並提出未來研究方向。經分析43篇論文，發現LLMs可強化臨床決策、提升效率、引起道德關注，並促進醫學教育。LLMs有潛力改變急診護理，但仍需進一步研究驗證其應用、建立負責任使用標準、解決道德問題，並提升醫護人員對人工智慧的認識。合作努力是安全有效整合LLMs於急診醫學中的關鍵。 PubMed DOI

研究探討大型語言模型在醫學上的應用，分析了550篇相關研究。LLMs已經在醫學診斷、寫作、教育和管理方面帶來改善。它們有助於起草文件、培訓和研究。挑戰在於上下文和過度依賴。研究強調了與驗證、倫理和傳統實踐的整合。未來研究應該探索多模式LLMs、算法理解和負責任使用。 PubMed DOI

總結：大型語言模型（LLMs）是現代AI工具，在醫療領域廣泛運用。本文討論臨床醫生和外科醫生如何運用LLMs。綜合研究發現LLMs可輔助診斷、治療指導、手術規劃，但需注意準確性和偏見。應視為醫療專業知識的增強而非替代工具。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療領域有潛力，但目前的評估方法無法有效識別其最佳用途。針對2022年至2024年間的研究進行系統性回顧，發現519項研究中僅5%使用真實病人數據。主要醫療任務集中在醫學知識和診斷，行政任務則較少。大多數研究專注於問答任務，準確性是主要評估維度，但公平性和偏見等問題卻被忽略。未來應標準化評估指標，納入臨床數據，並擴展至更多任務和專科。 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

這項研究全面探討大型語言模型（LLMs）在生物醫學與健康資訊學（BHI）的應用，強調其變革潛力及面臨的倫理與實際挑戰。透過分析1,698篇研究，發現LLMs在臨床決策支持、病患互動及醫療文件分析等領域的應用顯著增加，預期能提升診斷準確性。研究也揭示機構間的合作動態，特別是在心理健康和神經系統疾病的管理上，顯示出個人化醫療的潛力。儘管LLMs展現出巨大潛力，仍需重視倫理影響及模型驗證挑戰，以確保其在臨床上的有效性。 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