大型語言模型（LLMs）在醫療保健領域，尤其是眼科領域，有潛在應用價值。一項回顧探討了LLMs在眼科教育、研究和臨床實踐中的應用，並討論了實施LLMs時的挑戰，如準確性、可解釋性、偏見和數據安全性。利害關係人需合作確保患者安全，並建立最佳實踐。註腳和披露部分可能提供更多資訊。 PubMed DOI

生成式人工智慧和大型語言模型對眼科醫學有重大影響，可改善眼部護理、簡化臨床流程，提升病患體驗。整合模型需面對數據隱私和道德挑戰。討論眼科應用模型的利弊，促進臨床醫師和研究人員合作，以充分發揮優勢並降低風險。 PubMed DOI

討論眼科領域使用大型語言模型的研究，發現LLMs像ChatGPT-4.0在眼科檢查和出院摘要有潛力，但在生成科學文章和回答治療問題上有挑戰。提到道德問題，包括數據幻覺和隱私。未來研究應整合LLMs到醫療系統、比較不同LLMs、解釋圖像數據，並建立評估標準。 PubMed DOI

大型語言模型在眼科醫療領域有潛力，可協助醫師快速取得新知識、分析患者數據、自動化研究，並提供個人化回應。然而，需解決隱私、公平性、穩健性、歸因和監管等挑戰。持續監督和改進LLMs至關重要，確保最大化好處、降低風險，遵守負責任的AI原則。謹慎實施後，LLMs將對眼科患者帶來巨大益處。 PubMed DOI

眼科護理中，LLMs像ChatGPT引起關注。研究指出在病人資訊、臨床診斷和眼科問題上有幫助。LLM表現受到迭代、提示和領域的影響。ChatGPT-4在眼科考試、症狀分類和提供資訊方面表現良好。LLMs有潛力，但在專業領域表現不盡理想。需要進一步研究，不可完全依賴人工智慧。設定標準並評估LLMs在臨床環境中的成功應用至關重要。 PubMed DOI

未來醫療保健可能運用大型語言模型（LLMs），如OpenAI的自定義生成式預訓練變壓器（GPTs），調整以應用於眼科學領域。探討了調整LLMs、自定義GPTs，以及眼科學中的應用案例，如教育工具、臨床支援工具和管理策略摘要工具。強調了自定義調整的重要性、評估回應方法，並解決了隱私和責任問題。討論了這些模型在眼科教育和臨床實踐中的潛力。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是自然語言處理的前沿技術，透過深度學習模擬人類語言理解與生成。隨著變壓器架構的引入，LLMs在類人互動上展現出色的能力，特別是在醫療領域，能增強醫療人員與患者的溝通。這篇回顧探討了LLMs的演變及其在臨床應用的潛力，包括自動化醫療文檔、分診建議及個性化教育材料的創建。文章也提到LLMs的限制及解決方案，強調其在眼科等領域提升醫療服務質量的潛力。 PubMed DOI

這篇評論探討大型語言模型（LLMs）在眼科的應用，強調它們在自然語言處理上的能力，能有效增進人類與人工智慧的溝通。LLMs能回應各種查詢，包括問題解決和文本摘要，讓它們在眼科等高科技醫療領域中變得相當重要。文章總結了目前LLMs在眼科護理中的表現及未來的潛在應用。 PubMed DOI

這篇評論旨在讓醫師了解大型語言模型（LLMs）和生成式人工智慧（AI）在眼科的最新進展。隨著技術不斷進步，這些工具在改善醫療服務上展現出巨大潛力。文章強調了LLMs在眼科的應用，包括問答任務及其他創新用途，並概述了常用技術，還討論了與眼科相關的生成式AI新趨勢。希望能鼓勵醫師進一步探索和運用這些技術，提升病人照護品質。 PubMed DOI

近年來，人工智慧（AI）技術，特別是大型語言模型（LLMs）的進步，對傳統醫療實踐有著顯著影響，能提升醫療效率與品質。在眼科領域，LLMs 可協助醫生診斷眼疾、優化治療建議、簡化醫療紀錄撰寫，並提供教育支持。然而，LLMs 在臨床應用中仍面臨挑戰，如知識基礎限制、AI 幻覺現象，以及數據隱私問題。未來的研究將對克服這些挑戰並發揮 LLMs 的潛力至關重要。 PubMed DOI