近期在生成式人工智慧領域取得的進展，特別是大型語言模型(LLMs)，引起了人們對其在分析大量醫學數據，尤其是在神經學領域的潛力的關注。LLMs有助於早期診斷、支持患者和照護者，並協助臨床醫生。然而，必須克服倫理和技術上的挑戰，如隱私疑慮、數據偏見和結果驗證。研究人員需應對這些挑戰，確保LLMs安全且負責任的應用，這將有助於提升神經學疾病護理的前景。 PubMed DOI

像ChatGPT和Bard這樣的大型語言模型在生成對話回應和編碼醫學知識方面具有潛在的臨床用途。然而，幻覺、缺乏透明度和一致性等挑戰阻礙了它們的應用。倫理和法律問題，如患者同意和數據隱私，增加了複雜性。在臨床環境中安全整合這些技術需要謹慎的態度。 PubMed DOI

大型語言模型在眼科醫療領域有潛力，可協助醫師快速取得新知識、分析患者數據、自動化研究，並提供個人化回應。然而，需解決隱私、公平性、穩健性、歸因和監管等挑戰。持續監督和改進LLMs至關重要，確保最大化好處、降低風險，遵守負責任的AI原則。謹慎實施後，LLMs將對眼科患者帶來巨大益處。 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

LLMs在精神醫學領域引起關注，如ChatGPT/GPT-4可用於預測患者風險、治療干預和材料分析。然而，採用LLMs需面對挑戰，如限制、偏見、可解釋性、隱私擔憂和錯誤信息風險。評論討論了在精神醫學實踐中使用LLMs的機會、限制和考量。 PubMed DOI

全球心理健康問題日益嚴重，現有的照護模式無法滿足需求。大型語言模型（LLMs）被視為解決方案，能在心理健康教育、評估和介入上提供幫助。本文回顧了LLMs的應用，並指出其潛在的正面影響與風險，強調需採取策略來降低風險。平衡心理健康支持的需求與LLMs的負責任開發至關重要，確保這些模型符合倫理標準，並讓有經驗的人參與開發，以減少傷害並增強其正面影響。 PubMed DOI

這篇論文探討大型語言模型（LLMs）在心理健康護理與研究中的應用，強調它們能改善護理可及性、數據收集及治療工具的潛力。文中回顧了LLMs在精神醫學的發展，指出其優勢如提高診斷準確性和個性化護理，但也提到高計算需求、誤解風險及倫理問題等挑戰。最後，論文呼籲採取負責任的做法，透過紅隊測試和倫理指導方針，來最大化LLMs的好處並降低風險。 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