這篇評論探討自然語言處理（NLP）技術，特別是大型語言模型（LLMs）和變壓器架構在分析人類基因組測序數據的應用。文章分析了2021年至2024年4月間的26項研究，顯示NLP技術能顯著改善基因組數據的處理與解釋，協助預測轉錄因子結合位點等任務。評論強調NLP和LLMs在基因組分析中的潛力，對個性化醫療有助益，但也指出需進一步研究以解決現有限制，提升模型的透明度與適用性。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）正在改變生物醫學科學，特別是在理解生物序列方面。基因組語言模型（gLMs）專注於DNA序列，能幫助預測基因組中重要的功能區域、設計新DNA序列，並促進轉移學習。儘管如此，開發有效的gLMs仍面臨挑戰，如數據質量、模型架構及評估指標等。解決這些問題對於gLMs在複雜生物系統中的應用至關重要。 PubMed DOI

這篇評論強調了在胃腸病學和肝臟病學領域，自然語言處理（NLP）和大型語言模型（LLMs）的進展。根據PRISMA指導原則，分析了2003至2024年間的57項研究，顯示2023至2024年相關出版物顯著增加，特別是針對GPT-3和GPT-4等模型。 主要發現指出，NLP模型在從電子健康紀錄中提取資料方面有所改善，並能高精確度識別疾病特徵。儘管這些技術在提升診斷和治療潛力上表現良好，但在日常臨床實踐中的整合仍面臨挑戰，未來研究應聚焦於其實際應用價值。 PubMed DOI

這篇論文探討自然語言處理（NLP）在臨床研究中的潛力，特別是分析電子健康紀錄（EHR）中的非結構化數據。雖然NLP前景廣闊，但實際應用案例仍不多。文章介紹了EHR分析的NLP流程，包括前處理步驟及兩大分析框架：統計方法和人工神經網絡（ANNs）。還有案例研究展示這些方法在信息提取和分類/預測中的應用，並探討大型語言模型及未來研究方向，旨在促進臨床研究人員與NLP專家的合作，強調這些技術對臨床實踐的潛在影響。 PubMed DOI

這篇回顧探討大型語言模型（LLMs）在腫瘤學中自動提取非結構化臨床文本的應用，強調其在提升癌症研究和病人照護的潛力。回顧分析了自2000年以來的24項研究，發現大多數使用BERT變體，少數使用Chat-GPT。研究顯示，LLMs能有效提取數據，減少醫療人員的手動工作量，並建議可減輕行政負擔，讓醫護人員更專注於病人照護。未來需進一步研究其在臨床實踐中的整合及表現。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）對醫療領域的自然語言處理（NLP）影響深遠，近期的研究顯示，專為醫療文本設計的LLMs逐漸受到重視。這篇回顧分析了基於LLMs的生物醫學NLP，資料來源涵蓋多個學術平台，重點在醫學文獻、電子健康紀錄（EHRs）及社交媒體。雖然通用LLMs如GPT-4被廣泛使用，但針對特定應用的自訂LLMs趨勢上升。傳統模型在某些任務上仍優於新型LLMs，但後者在少量學習和生成任務中表現佳。未來研究需關注評估、偏見及公平性等議題。 PubMed DOI

這篇綜述介紹大型語言模型在腫瘤醫學的應用，包括癌症篩檢、診斷、分期和治療建議等，展現其提升精準醫療的潛力。文章也點出幻覺、倫理和應用侷限等挑戰，並提出改進建議，期望推動LLMs在癌症照護上的發展。 PubMed DOI

大型語言模型正改變基因體醫療，能快速分析文獻和基因資料，提升診斷與治療建議的精準度。雖然還有挑戰待克服，但隨著技術進步和跨領域合作，未來 AI 將成為臨床基因體分析的主流工具，推動個人化醫療發展。 PubMed DOI

這篇綜述整理了LLMs在醫療診斷的最新應用，像是疾病分類和醫學問答，特別以GPT-4和GPT-3.5為主。雖然在放射科、精神科等領域表現不錯，但還是有偏見、隱私和法規等問題。未來要加強驗證、減少偏見、提升可解釋性，並統一法規，才能讓LLMs更安全地應用在醫療上。 PubMed DOI

這篇回顧發現，大型語言模型（LLMs）在個人化醫療診斷上越來越常被應用，能提升診斷準確度並協助量身打造治療。不過，資料隱私、模型解釋性和可靠性還有待加強，未來需持續研究和建立相關保障，才能安心用在臨床上。 PubMed DOI