總結：大型語言模型（LLMs）是現代AI工具，在醫療領域廣泛運用。本文討論臨床醫生和外科醫生如何運用LLMs。綜合研究發現LLMs可輔助診斷、治療指導、手術規劃，但需注意準確性和偏見。應視為醫療專業知識的增強而非替代工具。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在臨床診斷支持上展現了潛力。本研究比較了Bing、ChatGPT和Gemini三個LLMs在處理複雜臨床案例的表現，並評估了一個新開發的評分標準。結果顯示，Gemini的表現最佳，且評分工具的可靠性高，觀察者間變異性低。研究強調不同情境下模型表現的差異，並指出在實施前需評估診斷模型的有效性，為AI在臨床應用的整合提供了新的討論基礎。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型（LLM）對醫師診斷推理的影響，與傳統資源相比。研究於2023年11月29日至12月29日進行，參與者來自多所學術機構的醫師，分為兩組：一組使用LLM和傳統資源，另一組僅用傳統資源。結果顯示，LLM組的中位診斷推理分數為76%，略高於傳統組的74%，但差異不顯著（P = .60）。不過，LLM的單獨表現比傳統資源高出16個百分點（P = .03），顯示人工智慧在臨床實踐中的潛力。 PubMed DOI

這篇系統性回顧評估大型語言模型（LLMs）在醫療考試問題上的準確性，並與人類標準比較。回顧納入截至2023年9月10日的英文研究，最終選出32篇符合標準的研究。結果顯示，LLMs的整體準確性為0.61，而美國醫學執照考試（USMLE）為0.51。特別是ChatGPT的準確性達到0.64。研究建議LLMs可協助解決醫療需求，並提出RUBRICC框架，以確保在健康服務中優先考量病人安全與有效性。 PubMed DOI

這項研究比較了十五個大型語言模型（LLMs）在處理眼科案例的表現，測試來自《JAMA Ophthalmology》的二十個案例。結果顯示，這些模型的平均得分為19，三個模型（ChatGPT 3.5、Claude Pro和Copilot Pro）表現優於平均，其中Copilot Pro得分最高。雖然這些模型的可讀性高於八年級水平，對一般人來說較難理解，但對眼科醫生則可接受。研究認為，雖然LLMs的準確性不足以單獨用於病人護理，但在協助醫生方面顯示出潛力，特別是訂閱制模型。 PubMed DOI

最近，LLaMA3的生成式人工智慧在大型語言模型的診斷性能上有顯著提升。一項研究分析了392篇2022至2023年發表的案例報告，結果顯示LLaMA3在79.6%的案例中將最終診斷列入前10名，而LLaMA2僅49.7%。此外，LLaMA3在前5名和首要診斷的表現也更佳，分別為63%對38%和33.9%對22.7%。整體來看，LLaMA3的診斷性能改善了近1.5倍，但在臨床應用上仍需謹慎，因為這些AI模型尚未獲得醫學診斷的批准。 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

這篇論文探討大型語言模型（LLMs）在系統性文獻回顧中的篩選效果，並與傳統手動篩選及機器學習工具進行比較。研究使用ChatGPT-4o和Claude-3.5進行篩選，結果顯示LLMs在全文篩選中敏感度達0.87、特異度0.96，AUC為0.96；標題和摘要篩選的敏感度為0.73，經修正後提升至0.98，特異度保持高達0.99。相比之下，ASReview和Abstrackr的表現較差。結果顯示LLMs能有效提升文獻篩選的準確性與效率，減輕工作負擔。 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

這項研究顯示大型語言模型（LLMs）在診斷罕見疾病方面的潛力，因為這些疾病因發病率低且表現多樣而難以識別。研究分析了152個來自中國醫學案例資料庫的案例，並比較了四個LLMs（ChatGPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini Advanced和Llama 3.1 405B）與人類醫師的診斷準確性。結果顯示，LLMs的表現超越人類醫師，Claude 3.5 Sonnet的準確率達78.9%，而人類醫師僅26.3%。這顯示LLMs在臨床上可能成為有價值的工具，但在實際應用前仍需進一步驗證及考量倫理與隱私問題。 PubMed DOI