大型語言模型（LLMs）正在推動醫療人工智慧的變革，提升了臨床支持、診斷和醫學研究的能力。像GPT-4和BERT等技術的進步，得益於計算能力和數據的增長。雖然硬體需求高，但技術持續進步正在克服這些挑戰。LLMs在處理多模態數據方面特別有效，對急救和長照等領域有助益。不過，仍需解決實證可靠性、倫理問題及偏見等挑戰。這篇論文強調開發無偏見的LLMs對個人化醫療的重要性，並倡導公平的資源獲取。總之，LLMs對醫療保健的影響潛力巨大。 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

將大型語言模型（LLMs）整合進電子健康紀錄（EHRs）中，雖然能提升數據分析和病患照護，但也帶來隱私、法律及操作上的挑戰。主要問題包括病患未經同意的數據使用、缺乏監管、AI醫療失誤責任不明、數據偏見及重用風險。為了保護病患，特別是脆弱族群，臨床醫師應推動病患教育、倫理實踐及健全監督，確保LLMs的使用既安全又有效。 PubMed DOI

這篇論文針對醫療領域中安全實施大型語言模型（LLMs）的需求，提供了具體指導方針。雖然LLMs有助於改善醫療功能，但目前缺乏實用建議。作者提出逐步方法，包括保護病人隱私、調整模型以符合醫療需求、微調超參數、設計醫療提示、區分臨床決策支持應用、評估輸出質量及建立模型治理框架。此外，論文介紹了ACUTE助記符，幫助評估LLM回應的準確性、一致性、語義不變性、可追溯性及倫理考量，旨在協助醫療機構安全整合LLMs。 PubMed DOI

將人工智慧（AI）和大型語言模型（LLMs）整合進德國醫療系統，能提升病人護理和臨床研究，但因數據保護法律複雜，實際應用仍有限。關鍵因素包括遵守GDPR、獲得病人同意、建立數據處理協議、確保醫療監督及提供者透明度。隨著AI技術進步，LLMs的應用潛力將增強，但需明確法律和倫理指導，以保障病人權益和數據安全。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療保健中展現出顯著潛力，能增強醫學教育、臨床決策支持及醫療管理。文獻回顧顯示，LLMs可作為虛擬病人和個性化導師，並在醫學知識評估中超越初級實習生。在臨床決策中，它們協助診斷和治療建議，但效果因專科而異。此外，LLMs能自動化臨床筆記和報告生成，減輕醫療人員的負擔。然而，仍需解決幻覺、偏見及病人隱私等挑戰。未來的整合需謹慎，並強調倫理與合作。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療領域受到廣泛關注，但實際應用面臨幾個挑戰： 1. **操作脆弱性**：可能出現數據安全和生成錯誤資訊的問題，影響病人照護。 2. **倫理與社會考量**：涉及病人隱私和決策偏見的倫理問題，影響健康公平。 3. **性能與評估困難**：在臨床環境中評估其有效性複雜，傳統指標可能不適用。 4. **法律與監管合規性**：現有法規無法完全應對 LLMs 的特性，需要新的合規框架。 解決這些挑戰對於充分發揮 LLMs 在醫療中的潛力至關重要。 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

大型語言模型正快速改變醫療現場，不只協助診斷、提升衛教，也讓臨床流程更有效率。導入時要重視好用的介面、醫師訓練、AI與醫護合作，並落實隱私與倫理規範。未來會朝多模態、強化安全及結合機器人發展，但最重要的還是以病患安全和人本設計為核心，輔助醫療專業而非取代。 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