醫療領域中的新AI聊天機器人（如ChatGPT和Bard）引起關注，可幫助醫護人員、簡化行政工作，讓病患更有參與感。但使用時需注意隱私、數據偏見和資訊正確性等道德問題。本文探討LLMs在初級保健的潛力，提供臨床醫生對此技術的看法。 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

這篇文章探討了人工智慧，特別是像ChatGPT這樣的大型語言模型在急診醫學和重症護理中的重要角色。它提到ChatGPT在診斷支持、臨床文檔和病人溝通等方面的應用，並指出其表現可與人類專業人士媲美。文章也強調了它在臨床決策和藥物選擇中的潛力，能提升病人護理品質。不過，將這些模型應用於醫療也帶來法律、倫理和隱私等問題，需持續研究和監管以確保其負責任的使用。 PubMed DOI

人工智慧（AI），特別是像ChatGPT這樣的大型語言模型，在醫療保健中扮演著重要角色。雖然它們能提升行政效率並協助醫療人員，但不應取代醫生的關鍵職能。AI應該與醫生合作，處理數據管理和病患溝通，讓醫生專注於診斷和決策。 對於監管和風險管理的擔憂是合理的，因為缺乏監督的AI使用可能導致誤診或病患照護不足。因此，應用AI時必須重視透明度和安全性，增強人類專業知識，而非取而代之。 最終，AI在醫學中的最佳使用方式是建立夥伴關係，讓技術輔助醫療專業人員，改善病患結果並簡化流程。 PubMed DOI

環境書寫技術透過大型語言模型，為初級醫療服務提供了有潛力的解決方案。這項技術已逐漸融入初級醫療環境，因為病人需求多樣且重視整體照護。我們探討了這項技術在初級醫療中的發展階段，並指出它能提升照護質量。然而，針對安全性、偏見、病人影響及隱私等問題的研究仍然必要。此外，應加強對醫療人員的人工智慧及數位健康工具的培訓，以確保技術的有效與負責任應用。 PubMed DOI

這項研究評估了一種大型語言模型驅動的環境人工智慧記錄員在臨床環境中的文檔使用情況。研究在一所大型醫療中心進行，持續三個月，涉及45位醫師。結果顯示，使用人工智慧記錄員後，文檔時間顯著減少，每份記錄中位時間減少0.57分鐘，每日文檔時間平均減少6.89分鐘。整體電子健康紀錄時間每天減少19.95分鐘。雖然人工智慧記錄員有效減輕了文檔負擔，但不同使用者之間的使用情況差異大，未來仍需進一步研究以提升其效能。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是先進的人工智慧系統，能生成多種內容，應用於醫療保健的病人護理、工作流程、溝通等領域。它們能簡化文檔、改善病人溝通及協助診斷。然而，使用 LLMs 也帶來風險，如錯誤可能影響病人結果，特別是偏見和倫理問題。為了應對這些挑戰，針對特定任務設計的定制 LLMs，透過精心策劃的訓練數據來減少偏見，並採用提示工程、檢索增強生成等方法提升效能。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs），特別是GPT-3.5和GPT-4，在從腫瘤科電子健康紀錄中提取患者共病情況的表現。研究分析了250份病歷報告，結果顯示GPT-4在敏感性上表現優於GPT-3.5和醫生，達到96.8%。雖然醫生在精確度上稍勝一籌，但GPT-4的表現更一致，且能推斷出非明確的共病情況。整體而言，這些模型在提取資訊方面顯示出潛力，可能成為數據挖掘的重要工具。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）正在推動醫療人工智慧的變革，提升了臨床支持、診斷和醫學研究的能力。像GPT-4和BERT等技術的進步，得益於計算能力和數據的增長。雖然硬體需求高，但技術持續進步正在克服這些挑戰。LLMs在處理多模態數據方面特別有效，對急救和長照等領域有助益。不過，仍需解決實證可靠性、倫理問題及偏見等挑戰。這篇論文強調開發無偏見的LLMs對個人化醫療的重要性，並倡導公平的資源獲取。總之，LLMs對醫療保健的影響潛力巨大。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療保健中展現出顯著潛力，能增強醫學教育、臨床決策支持及醫療管理。文獻回顧顯示，LLMs可作為虛擬病人和個性化導師，並在醫學知識評估中超越初級實習生。在臨床決策中，它們協助診斷和治療建議，但效果因專科而異。此外，LLMs能自動化臨床筆記和報告生成，減輕醫療人員的負擔。然而，仍需解決幻覺、偏見及病人隱私等挑戰。未來的整合需謹慎，並強調倫理與合作。 PubMed DOI