大型語言模型如ChatGPT在生物醫學和健康領域有應用潛力，包括資訊檢索、問答、文摘、信息提取和教育。進展明顯，但仍有限。語言模型或許可加速醫療發現和改善健康，但需解決虛假資訊和隱私問題。調查旨在提供機會和挑戰概述，協助了解語言模型在生物醫學和健康領域的應用。 PubMed DOI

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

NLP中的LLMs是強大模型，能夠理解和生成人類文本。在醫療領域，可應用在聊天機器人、臨床文件和文獻。挑戰在於診斷輔助和患者分流。2023年將釋出針對醫療的LLMs，主要用於聊天機器人。跟進技術發展具有挑戰性，了解應用和限制是討論焦點。本文總結LLMs在醫學上的潛力，探討安全有效的應用。未來可能應用於決策的AI模型和虛擬臨床夥伴。 PubMed DOI

研究探討大型語言模型（LLMs）如OpenAI的ChatGPT在醫學上的應用，總結了在醫療保健領域的表現，討論了倫理和法律問題，提出未來研究方向。分析了55篇研究，指出LLMs在某些任務上有潛力，但也有限制，如訓練數據偏見和倫理問題。呼籲建立標準評估方法，發揮LLMs在醫療上的潛力。 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

OpenAI推出的AI聊天機器人ChatGPT顯示了大型語言模型（LLMs）在各領域的潛力，包括醫療保健。LLMs在醫療領域被區分為生物醫學和臨床領域，專業LLMs在自然語言處理上表現更優。為特定領域（如醫療保健）開發專用LLMs很重要。LLMs在醫療中有應用前景，但也帶來挑戰，醫療系統需正視並因應。 PubMed DOI

這項研究全面探討大型語言模型（LLMs）在生物醫學與健康資訊學（BHI）的應用，強調其變革潛力及面臨的倫理與實際挑戰。透過分析1,698篇研究，發現LLMs在臨床決策支持、病患互動及醫療文件分析等領域的應用顯著增加，預期能提升診斷準確性。研究也揭示機構間的合作動態，特別是在心理健康和神經系統疾病的管理上，顯示出個人化醫療的潛力。儘管LLMs展現出巨大潛力，仍需重視倫理影響及模型驗證挑戰，以確保其在臨床上的有效性。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在臨床實踐中有潛力提升病人教育與賦權，提供更個人化的醫療服務。然而，目前對其在病人照護中的應用資訊仍不夠完整。本系統性回顧分析了2022至2023年間的89項相關研究，主要集中於GPT-3.5和GPT-4，應用於回答醫療問題、生成病人資訊等。研究指出設計和輸出方面的限制，包括缺乏針對醫療的優化及數據透明度等問題。此回顧為LLMs在醫療環境中的應用與評估提供了基礎框架。 PubMed DOI

這篇綜述提供了大型語言模型（LLMs）在生物醫學數據分析中的應用概況，針對生物醫學研究人員的知識空白進行探討。文章首先介紹LLMs的基本技術，然後分析與數據相關的生物醫學數據集和框架。深入探討LLMs在基因組學、蛋白質組學、轉錄組學等領域的具體應用，並強調整合LLMs進入生物醫學研究時的挑戰。最終，這篇綜述為研究人員提供了資源，幫助他們在生物醫學領域中應用LLM技術。 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