自然語言處理技術越來越影響臨床護理，透過各種應用如自動生成臨床註記、醫學編碼、聊天機器人、資料豐富化、群體選擇和審計。該篇回顧提供了自然語言處理技術的歷史概述和技術背景，討論了以大型語言模型為重點的實施策略，並探討心臟病學領域的未來機會。 PubMed DOI

研究發現AI聊天模型ChatGPT在放射學中有應用潛力，可提升決策效率與協作。雖然在回答問題上表現良好，但在學術論文生成和介入性放射學程序中有不準確性。ChatGPT對影像問題有潛力，尤其在轉譯CT和MRI結果方面。然而，在廣泛應用前，仍需進行全面評估和驗證。 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

ChatGPT是一個基於Transformer的大型語言模型，引起全球矚目。它展現在放射學報告上的潛力，這是以往專注於影像分析的領域。研究發現，ChatGPT有助於放射科醫師，但也存在隱私、可靠性、錯誤和缺乏醫學訓練等問題。人工智慧可提升放射學報告的準確性和標準化，未來或整合動態提示、ChatGPT和RAG到診斷流程中。持續研究、開發和道德監督至關重要。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在醫療，特別是放射學的發展，正帶來重大變革，提升診斷準確性和病人參與度。大型語言模型（LLMs），如GPT-4，能協助撰寫和總結放射報告，支持鑑別診斷，並建議基於證據的治療方案。本文探討了GPT-4在提升診斷精確度和報告效率的應用，同時也提到實施AI技術所面臨的倫理和隱私挑戰，強調需謹慎監督和遵循法規。最終，這些技術有望改善病人照護和臨床研究。 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

大型語言模型如ChatGPT在醫療領域，特別是放射學報告分析上，受到廣泛關注。研究顯示，ChatGPT能協助放射科醫生進行診斷、生成報告、提取數據等任務，但也面臨幻覺、偏見及複雜情境的挑戰。此外，數據隱私和法律問題也需考量。為了充分發揮ChatGPT的潛力，必須對其輸出進行仔細規劃和驗證，放射科醫生的專業知識在此過程中至關重要。本文概述了ChatGPT在放射報告中的優勢與限制。 PubMed DOI

聊天機器人和自然語言處理（NLP）在細胞學和細胞病理學的應用逐漸受到重視。這篇回顧分析了11項相關研究，顯示這些技術能提升診斷準確性、簡化流程，並改善病患參與度。自動化的過程能減少人為錯誤，提高資訊獲取的便利性。然而，為了發揮其潛力，仍需解決數據標準化、AI偏見及臨床驗證等挑戰。此外，倫理和法律問題也需謹慎考量。從其他領域的經驗中學習，將有助於推進這些技術的應用。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在眼科的影響日益增強，特別是在機器學習和自然語言處理（NLP）方面。基於NLP的聊天機器人，利用大型語言模型（LLMs），在臨床和手術環境中展現出新的研究潛力。這篇回顧探討了聊天機器人整合進眼科的優勢與挑戰，尤其是在開放式和封閉式問題的應用上。雖然聊天機器人在多選題中表現良好，但在開放式問題上仍需面對倫理、隱私等挑戰。總的來說，AI應被視為輔助工具，而非取代醫生的選擇。 PubMed DOI