在醫療領域，大型語言模型（LLMs）的使用引發了對虛假醫療資訊擴散的擔憂。最近的研究顯示，即使是極小比例的錯誤資訊進入訓練數據，也可能使模型更易傳播醫療錯誤。受損模型在標準測試中的表現與正常模型相似，顯示出問題的嚴重性。為了解決這個問題，研究人員開發了一種利用生物醫學知識圖譜的篩選策略，成功捕捉91.9%的有害內容，強調了改善數據來源和透明度的重要性，以保障病人安全。 PubMed DOI

電子健康紀錄（EHRs）與大型語言模型（LLMs）結合使用時，隱私挑戰不容忽視。雖然GDPR和HIPAA提供基本保護，但仍需具體策略來降低風險。可採用以下方法： 1. **本地部署LLMs**：在設備上運行，確保健康數據不外洩。 2. **合成數據生成**：創建模擬數據，保護病人隱私。 3. **差分隱私**：在數據中添加噪音，防止推斷個人信息。 4. **去識別化**：移除可識別信息，遵守隱私法規。 透過這些策略，組織能在利用生成式AI的同時，強化病人隱私保護。 PubMed DOI

將大型語言模型（LLMs）整合進電子健康紀錄（EHRs）中，雖然能提升數據分析和病患照護，但也帶來隱私、法律及操作上的挑戰。主要問題包括病患未經同意的數據使用、缺乏監管、AI醫療失誤責任不明、數據偏見及重用風險。為了保護病患，特別是脆弱族群，臨床醫師應推動病患教育、倫理實踐及健全監督，確保LLMs的使用既安全又有效。 PubMed DOI

這篇論文針對醫療領域中安全實施大型語言模型（LLMs）的需求，提供了具體指導方針。雖然LLMs有助於改善醫療功能，但目前缺乏實用建議。作者提出逐步方法，包括保護病人隱私、調整模型以符合醫療需求、微調超參數、設計醫療提示、區分臨床決策支持應用、評估輸出質量及建立模型治理框架。此外，論文介紹了ACUTE助記符，幫助評估LLM回應的準確性、一致性、語義不變性、可追溯性及倫理考量，旨在協助醫療機構安全整合LLMs。 PubMed DOI

將大型語言模型（LLMs）應用於醫療保健有潛力提升病患照護與運營效率，但需謹慎整合，面臨技術、倫理及法規挑戰。 技術上，封閉式LLMs易於部署但可能影響數據隱私；開放式LLMs則可客製化，增強數據控制，但需更多資源與專業知識。倫理上，必須遵循指導方針以保護病患機密性，並確保透明度與責任。法規框架也需建立以保障病患權益。 因此，臨床醫生、研究人員與科技公司之間的合作至關重要，能促進技術穩健且符合倫理的LLMs發展，最終改善病患治療結果。 PubMed DOI

這項研究探討如何將電子健康紀錄（EHRs）與自然語言處理（NLP）及大型語言模型（LLMs）結合，以改善醫療數據管理和病人照護。研究使用MIMIC III數據集，採用GPT-3.5、GPT-4等模型生成符合HIPAA要求的合成病人紀錄。結果顯示，基於關鍵字的方法在隱私保護上風險較低，且保持良好性能，建議未來可考慮使用虛擬的PHI來提升實用性與隱私保護。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療領域受到廣泛關注，但實際應用面臨幾個挑戰： 1. **操作脆弱性**：可能出現數據安全和生成錯誤資訊的問題，影響病人照護。 2. **倫理與社會考量**：涉及病人隱私和決策偏見的倫理問題，影響健康公平。 3. **性能與評估困難**：在臨床環境中評估其有效性複雜，傳統指標可能不適用。 4. **法律與監管合規性**：現有法規無法完全應對 LLMs 的特性，需要新的合規框架。 解決這些挑戰對於充分發揮 LLMs 在醫療中的潛力至關重要。 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

這篇研究發現，像 BioGPT 這類臨床大型語言模型，因為訓練資料可能被操控，容易遭到資料投毒攻擊。實驗證明，LLM 的輸出真的會被影響，提醒醫療現場要特別小心，使用 LLM 時要更謹慎負責。 PubMed