這項調查探討了基礎模型（FMs）在人工智慧中的影響，特別是它們如何與聯邦學習（FL）結合應用於生物醫學研究。像ChatGPT、LLaMa和CLIP等模型透過無監督預訓練和人類反饋強化學習，提升了機器學習的能力，能處理臨床報告和診斷影像等多種數據。結合基礎模型與聯邦學習，不僅能分析數據，還能保護醫療數據隱私，改善醫療診斷和個性化治療。調查也指出了當前的挑戰，並建議未來的研究方向，以促進醫療保健的創新。 PubMed DOI

這篇評論探討大型語言模型（LLMs）與聯邦學習（FL）的結合，旨在解決隨著LLMs規模擴大而出現的高品質數據不足問題。文章將這一整合分為三個領域：LLM子技術與FL的結合、FL子技術與LLMs的整合，以及兩者的全面合併。評論提供了當前研究的全貌，包括應用、優勢、挑戰及未來方向，並討論了在醫療、金融和教育等重要領域的實際應用，為未來的研究提供新見解。 PubMed DOI

電子健康紀錄（EHRs）與大型語言模型（LLMs）結合使用時，隱私挑戰不容忽視。雖然GDPR和HIPAA提供基本保護，但仍需具體策略來降低風險。可採用以下方法： 1. **本地部署LLMs**：在設備上運行，確保健康數據不外洩。 2. **合成數據生成**：創建模擬數據，保護病人隱私。 3. **差分隱私**：在數據中添加噪音，防止推斷個人信息。 4. **去識別化**：移除可識別信息，遵守隱私法規。 透過這些策略，組織能在利用生成式AI的同時，強化病人隱私保護。 PubMed DOI

這項研究著重於建立安全的基礎設施，以便在醫療保健中使用大型語言模型（LLMs），特別針對數據安全和病人隱私的問題，並確保符合HIPAA規範。研究團隊在私有的Azure OpenAI Studio上部署，提供安全的API端點，並測試了兩個應用：從電子健康紀錄中檢測跌倒，以及評估心理健康預測中的偏見。這個框架成功確保了病人隱私，讓研究人員能安全處理敏感數據，為醫療機構提供可擴展的解決方案。 PubMed DOI

生物醫學檢測技術的進步讓我們能獲得更多個人生物醫學資訊，像是分子、細胞、影像及電子健康紀錄。整合這些資訊能提升疾病診斷和治療策略的準確性。人工智慧，特別是深度學習，已在生物醫學領域展現出更高的精確度和效率。不過，處理多模態數據時仍面臨數據隱私和模型可解釋性等挑戰。這篇綜述探討了不同數據類型、AI的角色及未來發展方向，期望透過模型預訓練來進一步推進生物醫學研究。 PubMed DOI

將大型語言模型（LLMs）應用於醫療保健有潛力提升病患照護與運營效率，但需謹慎整合，面臨技術、倫理及法規挑戰。 技術上，封閉式LLMs易於部署但可能影響數據隱私；開放式LLMs則可客製化，增強數據控制，但需更多資源與專業知識。倫理上，必須遵循指導方針以保護病患機密性，並確保透明度與責任。法規框架也需建立以保障病患權益。 因此，臨床醫生、研究人員與科技公司之間的合作至關重要，能促進技術穩健且符合倫理的LLMs發展，最終改善病患治療結果。 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

DeepSeek-V3 是中國開源多模態語言模型，不需高階AI晶片也有亮眼表現，可本地部署於醫療研究和臨床應用，方便打造專業客製化工具。但隱私、安全、倫理及各國法規限制，仍是其在醫療領域推廣的主要挑戰。 PubMed DOI

奇美醫院自2019年起打造AI雲端平台，已在各科室導入30多項預測型AI工具。2023年再引進生成式AI（如GPT、語音轉文字），協助醫療文件處理，減輕醫護壓力、提升品質。這套安全平台也服務其他醫院，未來將持續擴展，推動醫療平權與縮小數位落差。 PubMed DOI

這篇論文提出 HELP-ME 三階段架構，能系統性評估並保護醫療大型語言模型的病患隱私，不會影響模型效能。它用提示詞檢測隱私問題，並透過混淆技術保護資料。實驗證明，HELP-ME 在真實醫療資料上能有效守護隱私，同時維持高診斷準確率，是醫療 LLMs 的實用安全方案。 PubMed DOI