大型語言模型（LLMs）正在推動醫療人工智慧的變革，提升了臨床支持、診斷和醫學研究的能力。像GPT-4和BERT等技術的進步，得益於計算能力和數據的增長。雖然硬體需求高，但技術持續進步正在克服這些挑戰。LLMs在處理多模態數據方面特別有效，對急救和長照等領域有助益。不過，仍需解決實證可靠性、倫理問題及偏見等挑戰。這篇論文強調開發無偏見的LLMs對個人化醫療的重要性，並倡導公平的資源獲取。總之，LLMs對醫療保健的影響潛力巨大。 PubMed DOI

這項研究探討了兩種大型語言模型（LLMs）在胃腸科臨床實踐中的應用，分別是自訂的GPT模型和傳統的GPT-4o。研究發現，自訂模型在15個臨床問題中正確回答了8個，而研究員則回答了10個。傳統的GPT-4o表現最佳，正確率達14/15。雖然兩種模型的表現略低於專家醫生，但顯示出在病人諮詢等專業任務中的潛力。研究強調了RAG技術的重要性及臨床醫師監督的必要性。 PubMed DOI

這篇評論強調了在胃腸病學和肝臟病學領域，自然語言處理（NLP）和大型語言模型（LLMs）的進展。根據PRISMA指導原則，分析了2003至2024年間的57項研究，顯示2023至2024年相關出版物顯著增加，特別是針對GPT-3和GPT-4等模型。 主要發現指出，NLP模型在從電子健康紀錄中提取資料方面有所改善，並能高精確度識別疾病特徵。儘管這些技術在提升診斷和治療潛力上表現良好，但在日常臨床實踐中的整合仍面臨挑戰，未來研究應聚焦於其實際應用價值。 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）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）在人工智慧領域是一大突破，能改變醫療溝通、研究和決策。它們能快速分享健康資訊，打破語言障礙，但整合進醫療系統時也面臨挑戰，如數據偏見、隱私問題及數位素養差異。儘管如此，LLMs的分析能力可支持基於證據的醫療政策。為了發揮其潛力，需制定倫理指導方針、減少偏見策略，並確保全球醫療資源的公平獲取。妥善解決這些挑戰，LLMs有望改善全球健康結果，促進健康公平。 PubMed DOI

大型語言模型有機會提升腸胃科醫療品質和效率，但目前還有偏見、隱私和透明度等問題。要讓AI安全應用在醫療現場，醫師、AI工程師和政策單位必須共同合作，訂出明確規範，確保AI只是輔助，不會取代專業醫療判斷。 PubMed DOI

大型語言模型在醫療文件撰寫和決策輔助上很有潛力，但因準確性、驗證、偏見和隱私等問題，現階段還不適合完全自動化臨床應用。未來要安全有效導入，需加強研究、訂定明確規範，並維持人工監督。 PubMed DOI

大型語言模型有助於提供IBD患者更個人化的衛教資訊，但需針對疾病微調、完善評估方法，並結合臨床決策系統。同時要注意偏見、隱私及數位素養等倫理問題。跨領域合作能確保公平應用，提升照護品質，幫助患者更好管理疾病。 PubMed DOI

大型語言模型如 ChatGPT、Claude、Gemini，正逐步改變肝胰膽外科手術，包括自動化文件、輔助決策、手術規劃及病患監測。不過，資料隱私、AI 錯誤、倫理、教育及醫療不平等等問題仍待解決。未來需發展專業化模型、強化醫師與 AI 合作，並建立完善倫理規範，才能安全有效地應用於臨床。 PubMed DOI