研究探討大型語言模型在醫學上的應用，分析了550篇相關研究。LLMs已經在醫學診斷、寫作、教育和管理方面帶來改善。它們有助於起草文件、培訓和研究。挑戰在於上下文和過度依賴。研究強調了與驗證、倫理和傳統實踐的整合。未來研究應該探索多模式LLMs、算法理解和負責任使用。 PubMed DOI

近期LLMs如ChatGPT在醫療保健領域受歡迎，但也帶來安全和倫理風險。為因應此挑戰，提出新方法評估LLMs在臨床護理中的可行性，強調安全、個人化護理和倫理。透過跨學科知識整合和文獻回顧，確定關鍵評估領域。由專家進行同行評審，確保科學嚴謹。在臨床腫瘤護理中評估九種LLMs後，有些被推薦使用，有些謹慎使用或不可使用。推薦使用特定領域的LLMs可支持醫療專業人員的決策。 PubMed DOI

ChatGPT 在許多地方很受歡迎，但對醫學專業人士可能不適用，因為它主要依賴預測語言模式，而非直接查找事實，可能導致不準確。建議使用在權威醫學數據庫上訓練、由人類驗證的專業醫學大型語言模型（LLMs），以確保資訊的正確性和完整性。專業醫學LLMs 能提供更準確和相關的醫學建議，改善患者護理和醫學教育，協助人工智慧在醫療領域充分發揮潛力。 PubMed DOI

研究評估了大型語言模型在醫療保健領域的應用，尤其是在改善患者護理方面。使用MIMIC-III數據庫的電子健康記錄，測試了這些模型在識別特定疾病患者方面的效能。GPT-4在辨識COPD、CKD、PBC和Cancer Cachexia患者方面表現優異，而ChatGPT和LLaMA3則稍遜。儘管LLMs有潛力，但在臨床應用前仍需解決錯誤、解釋不足和倫理問題。進一步研究將有助於提升模型訓練和設計，以更好地應用於醫療保健。 PubMed DOI

這篇文章探討了人工智慧，特別是像ChatGPT這樣的大型語言模型在急診醫學和重症護理中的重要角色。它提到ChatGPT在診斷支持、臨床文檔和病人溝通等方面的應用，並指出其表現可與人類專業人士媲美。文章也強調了它在臨床決策和藥物選擇中的潛力，能提升病人護理品質。不過，將這些模型應用於醫療也帶來法律、倫理和隱私等問題，需持續研究和監管以確保其負責任的使用。 PubMed DOI

這篇評論探討大型語言模型（LLMs），如ChatGPT、GPT-3.5和GPT-4在醫療領域的應用潛力，強調謹慎實施和專業支持的重要性。它們可協助醫學教育、研究、臨床實踐及護理，例如設計課程、提供個性化學習、協助科學寫作和數據分析、增強醫學影像及決策能力，還能改善病患溝通和護理效率。儘管LLMs展現潛力，但仍需解決倫理、同理心缺乏及偏見等挑戰，未來研究應針對這些問題，以確保其在醫學中的有效與合乎倫理使用。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT等，正透過其推理能力改變疾病診斷與治療。這些模型能分析醫學文本，提升診斷準確性，並有效識別症狀與檢測結果中的細微模式。多模態大型語言模型（MLLMs）更能分析醫學影像，協助制定基於證據的治療計畫。然而，仍面臨算法偏見及生成不準確資訊的風險，需進行臨床驗證。這篇論文強調政策制定、倫理監督及跨學科合作的重要性，以確保臨床應用的安全與有效性，並探討未來研究方向。 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

這項研究評估了大型語言模型（LLMs），如ChatGPT 3.5、ChatGPT 4.0和Gemini，對自體免疫疾病臨床問題的回答效果。共提出46個問題，並由專家根據五個質量維度進行評估。結果顯示，ChatGPT 4.0在所有維度上表現優於其他兩者，平均得分為199.8，顯示其在相關性、正確性、完整性、有用性和安全性方面的顯著優勢。整體而言，ChatGPT 4.0在提供準確且有用的醫療資訊上，顯示出更高的效能，顯示大型語言模型在醫療服務中的潛力。 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