大型語言模型（LLMs）在醫療領域的應用越來越受到重視，能提升診斷準確性和病患照護效率。本研究透過文獻計量分析，探討2021至2024年間的研究趨勢，分析超過500篇相關文章，並使用VOSviewer和CiteSpace工具進行系統性回顧。主要發現顯示，神經網絡在影像診斷和自然語言處理等方面的應用顯著增長，並識別出臨床研究、人工智慧等新興子主題。這項分析不僅概述了當前狀態，還指出未來發展的關鍵領域。 PubMed DOI

這篇論文探討了六種大型語言模型（LLMs）在自動化出院摘要方面的有效性，並提出了一種新的自動評估指標，與人類評估結果相符。研究使用F1-Score來評估模型表現，並與醫療專業人員的評估進行比較。結果顯示，雖然LLMs有潛力，但在醫學知識和診斷能力上仍需改進。實驗的源代碼和數據可在GitHub上找到。 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

隨著醫學文獻快速增長，使用大型語言模型（LLMs）來創建臨床評估的興趣也在上升。不過，對於LLMs的可靠性擔憂相當大。一項研究比較了LLM生成的評估與人類撰寫的評估，發現LLMs雖然能快速產出內容，但通常缺乏深度、參考文獻少且邏輯不夠一致。此外，LLMs常引用不知名期刊，且在引用的真實性和準確性上表現不佳。研究強調目前檢測AI生成內容的系統不足，顯示需要改進檢測方法和建立更強的倫理框架，以確保學術透明度。解決這些問題對於負責任地使用LLMs於臨床研究至關重要。 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）在生物醫學領域的應用日益增多，顯示出改變醫療保健的潛力。自2022年ChatGPT推出以來，針對生物醫學的LLMs開發顯著增加。這篇綜述分析了基於文本的生物醫學LLMs的現狀，重點在架構、訓練策略及應用，如聊天機器人。從5,512篇文章中選取82篇相關文獻，發現對解碼器架構的偏好及任務特定微調的趨勢。未來可透過整合多模態數據及增強數據共享來推進發展。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）對醫療領域的自然語言處理（NLP）影響深遠，近期的研究顯示，專為醫療文本設計的LLMs逐漸受到重視。這篇回顧分析了基於LLMs的生物醫學NLP，資料來源涵蓋多個學術平台，重點在醫學文獻、電子健康紀錄（EHRs）及社交媒體。雖然通用LLMs如GPT-4被廣泛使用，但針對特定應用的自訂LLMs趨勢上升。傳統模型在某些任務上仍優於新型LLMs，但後者在少量學習和生成任務中表現佳。未來研究需關注評估、偏見及公平性等議題。 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

本研究提出用大型語言模型（LLM）自動評估AI生成的電子健康紀錄（EHR）摘要，效果和專家評分高度一致，尤其是像GPT-3這類模型。這種方法省時又可靠，有助於確保醫療AI摘要的品質與安全性，適合大規模應用。 PubMed DOI

大型語言模型如GPT-4在醫療領域展現高度潛力，能應用於臨床、研究和教學。不過，目前仍面臨幻覺、可解釋性不足及倫理等挑戰。未來應加強標準化評估、多模態發展及跨領域合作，才能真正發揮其醫療價值。 PubMed DOI