這項研究致力於開發一個針對傳統中醫的語言模型，旨在提升臨床推理能力，如診斷和處方建議。研究人員創建了三個重要數據集，並開發了Lingdan預訓練模型及兩個專門模型，分別用於症狀分析和草藥處方建議。這些模型在中醫知識回答和處方建議上表現優異，Lingdan-PR的F1-score比最佳基準提高了18.39%。這項研究顯示了人工智慧在改善醫療決策中的潛力，相關資料可在 https://github.com/TCMAI-BJTU/LingdanLLM 獲得。 PubMed DOI

這篇論文提供了一個詳細的指南，旨在將人工智慧（AI）技術融入傳統東亞醫學（TEAM）的研究中。它說明了AI模型開發的關鍵步驟，包括設定研究目標、數據收集與預處理、選擇合適模型，以及結果的評估與解釋。論文探討了TEAM數據集面臨的挑戰，如數據稀缺與不平衡問題，並強調模型可解釋性的重要性。還提供了實用建議，並討論大型語言模型在TEAM研究中的潛力。最後，強調了AI在TEAM領域的挑戰與未來展望，以及建立標準化數據平台的必要性。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫學領域的應用越來越受到重視，但在中醫方面的研究仍然有限。本研究回顧了29項相關研究，發現LLMs在知識提取和輔助診斷方面有潛力。專為中醫設計的模型在執業醫師考試中達到70%的準確率，而通用模型則為60%。不過，LLMs在中醫應用上仍面臨數據質量、安全性及中醫特有的複雜性等挑戰。未來應著重於跨學科訓練和數據標準化等方向。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT等，正透過其推理能力改變疾病診斷與治療。這些模型能分析醫學文本，提升診斷準確性，並有效識別症狀與檢測結果中的細微模式。多模態大型語言模型（MLLMs）更能分析醫學影像，協助制定基於證據的治療計畫。然而，仍面臨算法偏見及生成不準確資訊的風險，需進行臨床驗證。這篇論文強調政策制定、倫理監督及跨學科合作的重要性，以確保臨床應用的安全與有效性，並探討未來研究方向。 PubMed DOI

這項研究旨在利用現代數據技術提升中醫病例記錄的可及性與分析能力。研究分析了679份來自新安醫學王仲期醫師的病例，涵蓋41種疾病，並建立了模式層來整合數據與可視化。透過大型語言模型（LLM），自動識別病例中的關鍵資訊，並建立中醫病例知識圖譜。開發的查詢系統在性能評估中表現優異，顯示結合LLM與知識圖譜能顯著提升中醫資訊檢索的效率與準確性，未來將擴展數據集與精進查詢系統。 PubMed DOI

這項研究探討將大型語言模型（LLMs），如GPT，融入傳統中醫（TCM）的可能性，旨在現代化和全球化這個領域。中醫因專業術語和診斷方法的複雜性，面臨數位化和個性化的挑戰。雖然LLMs在語意理解上有潛力，但在準確性和邏輯推理上仍有不足，可能產生不可靠的結果。研究回顧現有文獻和實證數據，評估LLMs在中醫的潛在好處與挑戰，並討論未來的發展方向。 PubMed DOI

這篇綜述探討大型語言模型（LLMs）如何協助中醫與現代醫學整合，指出目前缺乏統一標準是主要障礙。文章回顧不同領域的LLMs，分析其架構、訓練資料及限制，並提出利用LLMs彌補兩者差距的解方。最後認為AI有機會結合兩種醫療體系優勢，推動更個人化且有效的健康照護。 PubMed DOI

這篇綜述介紹先進AI技術（如機器學習、深度學習、大型語言模型）如何應用在傳統醫學，提升診斷準確度、藥物研發效率及病患照護。作者希望促進AI與傳統醫學的合作，推動醫療創新，帶來更好的健康成果。 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

這篇回顧發現，大型語言模型（LLMs）在個人化醫療診斷上越來越常被應用，能提升診斷準確度並協助量身打造治療。不過，資料隱私、模型解釋性和可靠性還有待加強，未來需持續研究和建立相關保障，才能安心用在臨床上。 PubMed DOI