這篇回顧強調大型語言模型（LLMs）在牙科領域的重要性，雖然在醫療應用上已有進展，但在牙科實務中仍然有限。研究分析了4079條紀錄，找出17項相關研究，發現ChatGPT是最常用的模型，主要用來回答術後病人的問題。大多數研究屬於第3級部署，顯示實際應用情況，但仍需進一步精練。結果顯示LLMs在牙科有潛力，但需更廣泛的評估和標準化，並採用進階提示技術以提升透明度和可重複性。持續努力對於優化LLMs在牙科的實用性至關重要。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在基礎牙科護理中展現潛力，特別是在診斷口腔疾病方面。評估顯示，這些模型在診斷顳顎關節障礙、牙周病、齲齒和錯牙合等病症上都有不錯的表現。特別是ChatGPT 3.5在中文中對牙髓炎的診斷能力從0%提升至61.7%，但對冠周炎的診斷能力下降。相比之下，ChatGPT 4.0在牙髓炎和冠周炎的診斷上都有顯著提升。總體來看，雖然LLMs在牙科護理中有潛力，但仍需進一步改進。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4，如何分析1型糖尿病患者的持續血糖監測（CGM）數據。研究發現，GPT-4在10項定量指標中有9項達到完美準確度，並且在兩位臨床評分者的評估下，其生成的定性描述在準確性、完整性和安全性方面表現優異。這顯示GPT-4能有效總結CGM數據，可能提升糖尿病護理，並提供分析醫療數據的新方法。 PubMed DOI

這項研究探討如何利用先進的大型語言模型（LLMs）來提升煤礦安全評估。傳統方法在面對複雜數據時效率不佳，而這個系統能快速處理來自感測器的數據，並透過實體互動增強環境意識。結合煤礦安全知識庫，系統能進行邏輯推理、檢測異常及預測風險，並具備記憶功能以持續學習。研究中還設計了實驗框架，展示該系統在煤礦安全評估中的高效性，提供了一個創新的解決方案。 PubMed DOI

這項研究首次探討大型語言模型（LLMs）在環境決策中的應用，分析其潛在優勢與限制。研究提出兩個框架：一是LLMs輔助的框架，增強人類專業知識；二是LLMs驅動的框架，自動化優化任務。透過水工程中PFAS控制的案例，顯示這兩個框架在環境決策中的優化效果。結果顯示，LLMs輔助框架在調節流量和改善PFAS攔截上表現良好，而LLMs驅動框架在複雜參數優化上則面臨挑戰。研究強調人工智慧應輔助而非取代人類專業知識，為未來的合作奠定基礎。 PubMed DOI

這項研究探討了先進的人工智慧演算法及大型語言模型（LLMs），特別是OpenAI的ChatGPT，對牙科診斷的影響。透過公開數據集，這些模型提升了醫療專業人員的診斷能力，改善了患者與醫療提供者的溝通，並提高了臨床效率。ChatGPT-4的推出預期將對口腔外科產生重大影響。本文回顧了LLMs在牙科診斷的應用，並提出未來研究方向，評估人工智慧在醫療領域的潛力與挑戰。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在診斷燒灼口症候群（BMS）的準確性。研究使用了三個模型：ChatGPT-4o、Gemini Advanced 1.5 Pro和Claude 3.5 Sonnet，評估100個合成案例。結果顯示，ChatGPT和Claude的準確率達99%，而Gemini為89%。雖然準確率高，但模型在推理上有變異，偶爾會出錯，顯示臨床醫師監督的重要性。研究指出，LLMs可作為BMS的輔助診斷工具，但需專家驗證以確保有效性，對牙醫和專家皆有幫助。 PubMed DOI

這篇論文提出用大型語言模型（LLM）來解決機車維修數據標準化的問題，對提升RCM分析很有幫助。作者結合高品質數據、通用LLM和微調技術，開發了數據標準化工具和智慧問答系統。問答系統準確率很高，標準化工具也很快，大幅提升效率並減少人力和時間成本。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）能理解和產生自然語言，正改變醫療、教育、金融等產業，提升效率和準確度。不過，LLMs也有倫理、偏見和高運算成本等問題。本文分析其發展、應用和限制，並探討未來趨勢。 PubMed DOI

這項研究用專家指導的模糊邏輯和提示工程，微調GPT模型，讓它能準確又簡潔地摘要連續血糖監測數據。微調後的GPT-4o準確率高達96%，顯示AI有助於糖尿病管理，能把複雜數據轉成實用資訊，減輕醫護人員負擔。 PubMed DOI