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）在神經外科的實踐與教育中展現出很大潛力，但在臨床應用上仍需進一步研究。這篇文章回顧了LLM在神經外科的應用情況，探討了使用案例、選擇標準及挑戰，特別是處理私人健康資訊的問題。作者提出選擇LLM的基本原則，包括技術層面如模型存取和性能基準，並強調安全性及機構支持的重要性，以確保在處理敏感數據時的安全性。這為神經外科醫生提供了一個框架，強調在獲取利益的同時，需妥善管理風險。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在人工智慧領域是一大突破，能改變醫療溝通、研究和決策。它們能快速分享健康資訊，打破語言障礙，但整合進醫療系統時也面臨挑戰，如數據偏見、隱私問題及數位素養差異。儘管如此，LLMs的分析能力可支持基於證據的醫療政策。為了發揮其潛力，需制定倫理指導方針、減少偏見策略，並確保全球醫療資源的公平獲取。妥善解決這些挑戰，LLMs有望改善全球健康結果，促進健康公平。 PubMed DOI

這項研究提出一套新框架，能提升大型語言模型（LLM）生成臨床紀錄的準確性與安全性。透過錯誤分類、反覆評估、臨床安全性檢查和CREOLA介面，分析近1.3萬句臨床標註句子後，發現幻覺率1.47%、遺漏率3.45%。經優化後，重大錯誤率甚至比人類醫師還低，顯示這方法有助於提升LLM臨床應用的安全性。 PubMed DOI

大型語言模型在醫療文件撰寫和決策輔助上很有潛力，但因準確性、驗證、偏見和隱私等問題，現階段還不適合完全自動化臨床應用。未來要安全有效導入，需加強研究、訂定明確規範，並維持人工監督。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在重症醫療上應用快速成長，能提升病人管理、診斷、紀錄和醫療教育等，但也有偏見、可靠性和透明度等問題。導入臨床時，需嚴格驗證，確保安全與倫理，才能真正發揮AI在醫療的正面影響。 PubMed DOI

大型語言模型在腫瘤醫學有潛力協助臨床決策、資料整理及病患溝通，對醫師和病患都有幫助。不過，也有幻覺、泛化和倫理等問題需注意。LLMs應當作為輔助工具，幫助醫師提升癌症照護品質，而非取代醫師角色。 PubMed DOI

大型語言模型如GPT-4在醫療領域展現高度潛力，能應用於臨床、研究和教學。不過，目前仍面臨幻覺、可解釋性不足及倫理等挑戰。未來應加強標準化評估、多模態發展及跨領域合作，才能真正發揮其醫療價值。 PubMed DOI

認知偏誤常讓醫療決策出錯，對病人造成傷害。大型語言模型（LLMs）進入臨床後，可能會延續甚至加劇這些偏誤，但也有機會用客觀數據協助減少錯誤。本文討論 LLMs 如何影響醫療決策中的認知偏誤，以及它們可能帶來的風險與助益。 PubMed DOI

大型語言模型雖然能協助知識型工作，但有時會產生錯誤資訊，對藥物安全來說風險很高。我們開發的防護機制能偵測問題資料、錯誤藥品或事件名稱，並表達不確定性。這些機制已整合進針對不良事件通報微調的模型中，有效降低關鍵錯誤，提升醫療安全與符合法規。 PubMed DOI