大型語言模型（LLMs）是訓練在大量文本資料上的先進人工智慧模型，目的是模擬人類的表現。在醫療保健領域中，LLMs的應用越來越廣泛，用來回答醫學問題和生成臨床報告等任務。LLM公司與醫療系統的合作將這些模型帶入更貼近真實臨床應用的領域。醫療保健提供者需要了解LLMs的發展、應用以及在醫療環境中可能面臨的挑戰。這篇文章旨在教育醫療專業人士有關醫學中的LLMs，包括了它們在目前景觀中的應用以及未來在醫療領域的改進。 PubMed DOI

這篇評論討論了使用大型語言模型（LLMs）製作醫學多重選擇題考試的議題。研究指出LLMs在產生問題上有效，但需注意部分問題不適合醫學考試，需修改。未來研究應解決這些限制，LLMs可作為撰寫醫學多重選擇題的工具，但應謹慎使用。 PubMed DOI

使用大型語言模型（LLMs）在醫學教育可能有革新效果，解決資訊過載和時間不足等問題。研究指出LLMs對醫學生學習有正面影響，但也提到準確性和倫理挑戰。負責任地應用LLMs可增進學習體驗，但需注意準確性、技能培養和道德標準。持續評估和合作是整合LLMs在醫學教育中的關鍵。 PubMed DOI

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

大型語言模型（LLMs）對醫學寫作和出版影響深遠，最近的綜述文章強調了其應用、挑戰及未來影響。調查顯示，LLMs在科學寫作中被廣泛使用，帶來了許多好處與挑戰。它們在文獻搜尋、研究設計、寫作輔助等方面表現出色，並在同行評審過程中也扮演重要角色。為了確保學術工作的完整性，研究人員需驗證AI生成內容的準確性，並建立人類與AI的協作流程。未來需解決LLMs的限制，並持續更新相關政策，以維護醫學寫作的品質。 PubMed DOI

這項研究系統性回顧了生成性大型語言模型（LLMs）在臨床環境，特別是電子健康紀錄（EHRs）的應用。儘管自然語言處理技術進步，LLMs在臨床實踐中的整合仍有限，面臨多重挑戰。研究分析了自2023年以來的76篇相關文獻，發現包括提示工程的使用、少數多模態數據的應用、評估指標的多樣性，以及臨床決策中的偏見和幻覺等問題。未來需改進計算技術和標準化評估，以提升LLMs在醫療中的可靠性。總之，LLMs在病人護理上有潛力，但仍需克服重大障礙。 PubMed DOI

這篇評論探討了大型語言模型（LLMs）在醫療領域的臨床試驗現狀，共識別出27個試驗，其中5個已發表，22個仍在進行中。這些試驗涵蓋病人照護、數據管理、決策支持和研究協助等四大領域。雖然已發表的試驗顯示出潛在好處，但也引發了對準確性的擔憂。正在進行的試驗則探索病人教育和知情同意等創新應用。評論還指出評估LLMs快速變化特性的挑戰，並強調未來研究的方向。 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

大型語言模型（LLMs）大幅提升了臨床自然語言生成（NLG）的能力，為處理醫療文本提供了新方法。不過，將這些模型應用於醫療環境前，必須進行全面評估，以確保其可靠性與有效性。我們的回顧探討了現有NLG在醫療領域的評估指標，並提出一種未來的方法，旨在減少專家評估的限制，平衡資源效率與人類判斷的一致性，確保生成內容符合臨床高標準。 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