LLMs在醫療領域有潛力，可提供臨床決策支持。評估這些代理在臨床模擬中的表現對於了解其影響至關重要，稱為AI-SCE。建立健全的評估框架將有助於LLMs成功應用於醫療環境。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)在臨床決策中或許有好處，但目前還不適合實際醫療使用。一項研究指出，LLMs在真實病例中無法正確診斷、無法遵循指引、難以解釋檢驗結果，且難以整合到臨床流程中，可能危害患者健康。需要更多研究以改進LLMs在臨床決策的應用。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如GPT-4在醫療領域的應用帶來了機會與挑戰。雖然它們能提升醫療服務與病人照護，但也引發了監管與安全問題，如高變異性、缺乏可解釋性及AI幻覺風險等，讓美國和歐盟的醫療器械批准過程變得複雜。儘管如此，基於LLM的醫療應用已進入市場，顯示出監管的空白。迫切需要針對LLM特性建立框架，並加強法規執行，以免延誤對病人的保護，影響其在醫療建議上的潛力。 PubMed DOI

這項研究評估了兩個受歡迎的大型語言模型（LLMs）在臨床決策支持（CDS）方面的潛力，類似於美國FDA授權的設備功能。研究發現，這些LLM能在不同情境下生成類似設備的決策支持，甚至在遵循FDA規範的情況下也能做到。這引發了對LLM可能無意中提供未經授權醫療建議的擔憂，強調了在臨床應用中需要謹慎監督和規範的重要性。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是先進的人工智慧系統，能生成多種內容，應用於醫療保健的病人護理、工作流程、溝通等領域。它們能簡化文檔、改善病人溝通及協助診斷。然而，使用 LLMs 也帶來風險，如錯誤可能影響病人結果，特別是偏見和倫理問題。為了應對這些挑戰，針對特定任務設計的定制 LLMs，透過精心策劃的訓練數據來減少偏見，並採用提示工程、檢索增強生成等方法提升效能。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在臨床環境中有潛力，但在提供可靠的預測概率上常遇挑戰，這對透明度和知情決策很重要。研究顯示，明確提示生成的概率在六個開源LLMs和五個醫療數據集上表現不如隱含概率，尤其在小型LLMs和不平衡數據集上更明顯。這強調了謹慎解讀結果的必要性，並呼籲開發更好的概率估計方法及進一步研究，以提升LLMs在臨床應用的可行性。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）正在改變病患用藥管理的教育方式，提供易於取得的資訊，協助醫療決策。這些AI工具能詳細說明藥物相互作用、副作用及緊急護理協議，幫助病患做出明智的用藥選擇。不過，仍有挑戰，如錯誤資訊的風險及缺乏個別病患數據的準確性問題。當病患過度依賴AI建議時，安全性問題更為突出。這篇分析探討了LLMs的能力與限制，並強調監管監督的重要性，以確保這些工具輔助而非取代專業醫療建議。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在臨床醫學中展現出潛力，能改善決策支持、診斷及醫學教育。不過，將其整合進臨床流程需徹底評估，以確保可靠性、安全性及倫理性。本系統性回顧調查了LLMs在臨床環境中的評估方法，發現大多數研究集中於一般領域的LLMs，醫學領域的研究較少。準確性是最常評估的參數。儘管對LLMs的興趣上升，研究中仍存在限制與偏見，未來需建立標準化框架，確保其安全有效地應用於臨床實踐。 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