這份研究探討了大型語言模型（LLMs）和生成式人工智慧（AI）在遠距醫療中的應用，並強調了AI倫理的重要性。雖然LLMs有潛力，但透明度、可解釋性、人權和爭議性等議題仍需更多研究。該研究提供了對LLMs在遠距醫療中應用的見解，並提出了未來研究方向，以推動負責任的AI使用。 PubMed DOI

研究討論了大型語言模型（LLMs）在遠距醫療中的應用，特別是在心臟衰竭管理上，例如HerzMobil計畫。研究指出LLMs可以改善患者互動、臨床文件記錄和決策，協助患者自我管理，降低再入院率。同時也提到整合LLMs的挑戰和道德議題，強調創新與患者安全和道德之間的平衡。 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

這篇回顧探討「醫療沙漠」的問題，並分析人工智慧（AI）如何改善這些地區的醫療可及性與品質。重點包括： 1. **AI遠距醫療**：克服語言和文化障礙，提升醫療服務可及性。 2. **診斷輔助**：在專家不足時，LLMs可提供診斷支持，改善病患治療結果。 3. **AI聊天機器人**：提供初步醫療建議，成為偏遠地區病患的聯絡點。 4. **醫療教育**：增強資源不足地區醫療工作者的培訓。 5. **數據分析**：有效分配資源，識別醫療服務缺口。 總結指出，AI在縮小醫療差距上具潛力，但需持續研究與發展。 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

這篇系統性回顧探討大型語言模型（LLMs）在心理健康領域的應用，特別是在早期篩檢、數位介入和臨床應用的有效性。回顧分析了2017年到2024年期間的40篇文章，結果顯示LLMs能有效識別心理健康問題並提供電子健康服務，但也存在文本不一致、幻覺現象及缺乏倫理框架等風險。主要挑戰包括需要多語言專家標註的數據、內容可靠性及數據隱私等倫理問題。雖然LLMs不應取代專業服務，但作為輔助工具的潛力值得進一步研究。 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

大型語言模型（LLMs）在心理健康護理中有潛力，能透過臨床筆記和轉錄來改善診斷和治療。不過，技術成本、識字差距和數據偏見等挑戰需解決。文章建議採用社會文化技術方法，重點在五個領域：建立全球臨床資料庫、制定倫理指導方針、精煉診斷類別、納入文化考量及促進數位包容性。作者強調開發具代表性的數據集和可解釋的臨床決策支持系統的重要性，並強調各方合作以確保公平的臨床部署。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在臨床實踐中有潛力提升病人教育與賦權，提供更個人化的醫療服務。然而，目前對其在病人照護中的應用資訊仍不夠完整。本系統性回顧分析了2022至2023年間的89項相關研究，主要集中於GPT-3.5和GPT-4，應用於回答醫療問題、生成病人資訊等。研究指出設計和輸出方面的限制，包括缺乏針對醫療的優化及數據透明度等問題。此回顧為LLMs在醫療環境中的應用與評估提供了基礎框架。 PubMed DOI