近年來，像ChatGPT這樣的先進大型語言模型崛起，推動人工智慧創新快速發展。這些模型能產生高品質文字回應，不需龐大訓練數據。在醫學領域，它們有潛力改善臨床工作流程、病人結果、醫學教育和研究。這篇評論專注於向胃腸科醫師解釋大型語言模型，討論其優勢、限制、安全互動方式、在胃腸學中的應用及實施挑戰。目標是協助胃腸科醫師更深入了解大型語言模型，並更積極運用此技術。 PubMed DOI

使用大型語言模型如OpenAI的ChatGPT提供胃腸肝臟疾病醫療建議的趨勢增加，但目前準確性仍有疑慮。研究指出，這些模型在胃腸肝臟疾病領域的回應準確率偏低，可能帶來安全風險，因為提供錯誤資訊可能對醫療系統造成負擔或延誤治療。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）透過龐大文本數據訓練，可在醫療保健領域提升準確性。研究者正致力改善LLM在消化系疾病上的表現，但準確性範圍仍有挑戰。整合檢索增強生成（RAG）、監督微調（SFT）和人類反饋的強化學習（RLHF）等方法，是克服障礙的關鍵。結合人類反饋與先進模型訓練，對於提升LLMs在醫療保健中的效能至關重要。 PubMed DOI

研究評估了大型語言模型在醫療保健領域的應用，尤其是在改善患者護理方面。使用MIMIC-III數據庫的電子健康記錄，測試了這些模型在識別特定疾病患者方面的效能。GPT-4在辨識COPD、CKD、PBC和Cancer Cachexia患者方面表現優異，而ChatGPT和LLaMA3則稍遜。儘管LLMs有潛力，但在臨床應用前仍需解決錯誤、解釋不足和倫理問題。進一步研究將有助於提升模型訓練和設計，以更好地應用於醫療保健。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs），特別是ChatGPT-3.5和New Bing Chat，在模擬醫生角色管理甲狀腺結節的表現。研究中提出145個病人的問題，並與初級醫生和資深醫生的回答進行比較。結果顯示，這兩個LLMs在某些問題上表現接近初級醫生，但整體準確性較低。雖然ChatGPT-3.5在特定問題上表現較好，但New Bing Chat在甲狀腺結節的決策準確性較高。總體而言，這些LLMs尚未達到人類醫生的臨床決策能力。 PubMed DOI

自1950年代以來，人工智慧（AI）在腸胃病學上取得了顯著進展，特別是大型語言模型（LLMs）如ChatGPT的出現。這些模型能生成類似人類的文本，並有潛力改善診斷、治療和病患溝通等方面。 優勢包括加速診斷、個性化護理、增強教育和決策支持。然而，挑戰也不少，如AI理解能力有限、數據偏見和隱私問題等。未來，LLMs的發展需依賴於數據分析能力，並需醫療專業人員與AI開發者的合作，以提升病患護理品質。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療領域，特別是腸胃病學中，正發揮重要作用，改善資訊獲取、診斷及個性化治療。它們能有效解讀醫學文獻，提供即時知識，並支持醫學教育。儘管潛力巨大，LLMs 在臨床實踐中的整合仍需進一步研究與監管。最近的研究顯示，LLMs 在結腸鏡檢查及癌症篩檢等方面表現良好，但仍面臨數據完整性、準確性等挑戰。成功整合需針對特定情境進行調整，並遵循指導方針。 PubMed DOI

這篇系統性回顧探討大型語言模型（LLMs）在胃腸科及內視鏡的應用，強調其在提升診斷準確性、自動化文檔處理及改善專家教育和病人參與方面的潛力。回顧分析了21篇來自MEDLINE、Embase和Cochrane Central的研究，結果顯示5篇偏倚風險低，16篇中等風險。LLMs能有效傳播醫療資訊、協助諮詢及生成手術報告，但仍面臨數據隱私、準確性及跨學科合作等挑戰，需重視解決這些問題，以發揮其在胃腸內視鏡實務中的潛力。 PubMed DOI

炎症性腸病（IBD）影響全球數百萬人，因此有效的病人教育非常重要。大型語言模型（LLMs）如ChatGPT-4.0、Claude-3-Opus和Gemini-1.5-Pro可能能提供相關資訊，但其準確性尚未廣泛研究。研究中，腸胃科專家設計了15個IBD問題，評估這三個模型的表現。結果顯示，這些模型在基本資訊上表現良好，但在複雜主題如藥物副作用和飲食改變時，表現差異明顯。Claude-3-Opus在可讀性上表現最佳。儘管顯示潛力，但仍需進一步優化以確保資訊的準確性和安全性。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療保健，特別是胃腸科，展現出提升臨床決策、研究及病人管理的潛力。為了安全有效地應用這些模型，必須解決偏見、幻覺及法規遵循等挑戰。本文提出一個結構化框架，針對C型肝炎治療進行案例研究，涵蓋臨床目標定義、多學科團隊組建、數據準備、模型選擇與微調等步驟。此外，還強調遵循HIPAA和GDPR等法規，以確保負責任的AI應用。未來研究應聚焦於多機構驗證及AI輔助的臨床試驗。 PubMed DOI