大型語言模型（LLMs）正在改變放射學和醫學領域，越來越多的文章正在利用它們。放射科醫師需要了解LLM的概念、技術基礎、風險和倫理，以安全地應用這項技術。本篇評論涵蓋了放射學中的LLMs，包括它們的歷史、技術方面、應用、優點、缺點、風險、倫理和未來前景。 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

大型語言模型(如ChatGPT)的出現，透過更好的上下文理解和高效訓練，改變了AI聊天機器人。LLMs在各領域展現人類水準，可提升診斷效率和準確性。然而，仍有限制需克服，本文討論緩解策略和LLMs在多模應用中的潛力，以提升監督設置效率。 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

DL和LLMs在放射學中發揮重要作用，但仍需解決挑戰，確保臨床可靠性。放射科醫師應了解這些技術，並堅持醫學安全和道德。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）可能改變放射學，但整合時需注意隱私、透明度和準確性問題。工具應針對放射學進行優化，以因應限制。放射學領域仍在研究LLM，商業產品已出現。放射科醫師應保持資訊更新，積極引導LLM實施，以提高患者護理效益並降低風險。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）正在改變自然語言處理（NLP）領域，為放射科醫師提供提升工作的機會。NLP是人工智慧的一個分支，透過演算法分析文本數據。近期的進展，如注意力機制和變壓器架構，讓像GPT-4和Gemini這樣的模型能生成類似人類的文本，並分析大量資料。 不過，LLMs也有其限制，例如依賴訓練數據的質量，可能會產生不準確的輸出。儘管如此，LLMs在放射學的應用逐漸受到重視，幫助醫師提取有價值的見解，改善工作流程，最終提升病患護理品質。 PubMed DOI

放射科醫師對生成式人工智慧和大型語言模型的看法各有不同，受實踐環境影響。有些醫師認為這些技術能提升診斷準確性、簡化流程及改善病人照護，特別是在影像分析和報告生成方面。然而，也有醫師擔心人工智慧結果的可靠性、工作取代及倫理問題。醫師對這些工具的接受度受訓練程度、對技術的熟悉度及機構支持等因素影響。總之，這些新技術的實施需謹慎考量其優缺點，並強調醫師與開發者之間的合作與教育。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）已經在科技界帶來重大變革，應用範圍超越自然語言處理，甚至進入放射學等專業領域。這些模型透過大規模數據預訓練，能執行多種任務，且通常不需再微調。隨著技術進步，LLMs 也在解決幻覺、偏見、高訓練成本等挑戰，並開始整合多模態輸入。對於小型本地開源 LLMs 的需求上升，因為它們能針對醫學知識進行微調，提升效率與隱私保護。本文將探討 LLMs 在放射學的現狀與未來發展。 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