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

這項研究探討了大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4，在製作癌症臨床試驗教育內容的潛力，旨在提升患者的理解。研究從ClinicalTrials.gov獲取知情同意書，生成簡短摘要和多選題，並透過患者調查和眾包註釋來評估其有效性。結果顯示，摘要內容可讀且具資訊性，患者認為有助於理解臨床試驗並提高參與意願。雖然多選題的準確性高，但當要求提供未明確列出的資訊時，GPT-4的準確性較低。整體而言，研究顯示GPT-4能有效生成患者友好的教育材料，但仍需人類監督以確保準確性。 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

這篇綜述回顧了大型語言模型（LLMs）在醫學教育中的應用，涵蓋了第一年內的相關文獻。根據PRISMA指導方針，研究者搜尋了五個科學資料庫，最終納入145項研究。大部分研究聚焦於LLMs通過醫學考試的能力，還有一些探討其優缺點及潛在應用。不過，實證研究較少，且方法學上不夠嚴謹。為了改善這些問題，文獻提出了一個研究議程，期望提升未來相關研究的質量。 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

本研究探討大型語言模型（LLMs）在肌肉骨骼醫學的應用，並評估相關研究的質量。透過系統文獻回顧，分析了2022至2024年間的114項研究，主要集中在病人問題回答、診斷管理、骨科檢查等五大領域。大部分研究使用ChatGPT 3.5，方法學上存在透明度不足的問題。研究指出，雖然LLMs在醫療上有潛力，但目前的研究仍需改進，並強調建立指導方針以促進有效應用。 PubMed DOI

這篇回顧分析30篇用大型語言模型做臨床文本摘要的研究，發現多集中在美國加護病房的英文放射科報告，且常用同一資料集。大多數採抽象式摘要和開源模型，但方法和評估標準不一，外部驗證和安全性分析很少。整體來說，目前研究還在初步階段，實際臨床應用有限，未來需加強評估和重視臨床實用性。 PubMed DOI

這篇文獻回顧指出，大型語言模型（LLMs）已被用來提升病患與臨床試驗配對的效率，尤其是OpenAI的模型。雖然LLMs能大幅提升配對準確度與規模，但目前仍面臨可靠性、可解釋性及過度依賴合成資料等問題。未來應加強模型調校、採用真實世界資料，並提升可解釋性，才能真正發揮其潛力。 PubMed DOI

這篇綜述整理了LLMs在醫療診斷的最新應用，像是疾病分類和醫學問答，特別以GPT-4和GPT-3.5為主。雖然在放射科、精神科等領域表現不錯，但還是有偏見、隱私和法規等問題。未來要加強驗證、減少偏見、提升可解釋性，並統一法規，才能讓LLMs更安全地應用在醫療上。 PubMed DOI

這篇綜述分析270篇文獻，發現現有大型語言模型（如GPT-4）雖然能協助醫師處理多種臨床任務，但沒有單一模型能全面勝任所有需求，專業任務還需客製化。多數先進模型又是封閉原始碼，造成透明度和隱私疑慮。作者建議建立簡單易懂的線上指引，幫助醫師選擇合適的LLM。 PubMed DOI