大型語言模型（LLMs）在醫學和臨床資訊學中扮演重要角色，能幫助突破和個人化治療。透過分析複雜的生物數據，揭示基因組學、蛋白質結構和健康記錄中的隱藏模式，對基因組分析、藥物開發和精準醫學有所助益。然而，必須面對數據偏見、隱私和道德等挑戰，才能負責任地應用。克服這些障礙將帶來分子生物學和製藥研究的重大進展，造福個人和社區。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）正在改變科學界，尤其是生物醫學領域。生物學的重點在於理解生物序列，這與自然語言處理的目標相似。基因組語言模型（gLMs）專門針對DNA序列訓練，能幫助我們更好地理解基因組及DNA元素的互動，進而揭示複雜的生物功能。這篇評論強調了gLMs在適應性預測、序列設計和轉移學習等方面的潛力，但在創建有效的gLMs時仍面臨挑戰，特別是對於大型且複雜的基因組物種。還討論了gLMs開發和評估時需考慮的重要因素。 PubMed DOI

最近，自然語言處理（NLP）領域因大型語言模型（LLMs）的出現而有了重大進展。這些模型基於深度學習架構，如變壓器（transformers），擁有數十億的參數和龐大的訓練數據，能在各種任務中達到高準確度。LLMs不僅在傳統NLP應用上表現出色，還在生物信息學中解決了複雜數據集的挑戰，協助基因組學和藥物發現等領域的研究，為生命科學的新發現鋪路。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）正在改變生物醫學科學，特別是在理解生物序列方面。基因組語言模型（gLMs）專注於DNA序列，能幫助預測基因組中重要的功能區域、設計新DNA序列，並促進轉移學習。儘管如此，開發有效的gLMs仍面臨挑戰，如數據質量、模型架構及評估指標等。解決這些問題對於gLMs在複雜生物系統中的應用至關重要。 PubMed DOI

最近，人工智慧（AI）和深度學習（DL）在醫療保健領域的進展非常顯著，尤其是大型語言模型（LLMs）的應用。這些模型改善了研究人員與AI系統的溝通，特別是在藥物開發上。回顧中強調了LLM在製藥領域的創新，並探討了其技術和倫理挑戰。預期未來LLM將在創新藥物的開發中扮演更重要的角色，助力突破性製藥的進展。 PubMed DOI

生物醫學領域正加速數位化，LLMs 正在改變 NLP 應用，帶來自動化和新發現。雖然有助提升醫療與研究效率，但在準確性、安全性及多元資料整合上仍有挑戰。本文回顧發展歷程、現況與未來趨勢，並分析機會與風險。 PubMed DOI

基因體語言模型（gLMs）像 Evo2，規模已達頂尖文字 LLMs 等級，成為解讀 DNA 的新利器。本文回顧 gLMs 的發展，重點介紹 Evo2 的突破，並探討其在科學研究的潛力及醫療應用上遇到的挑戰。 PubMed DOI

這篇綜述介紹大型語言模型在腫瘤醫學的應用，包括癌症篩檢、診斷、分期和治療建議等，展現其提升精準醫療的潛力。文章也點出幻覺、倫理和應用侷限等挑戰，並提出改進建議，期望推動LLMs在癌症照護上的發展。 PubMed DOI

AI大型語言模型正改變癌症研究，能協助資料擷取、分析、病患配對及多元資料整合，讓流程更有效率、決策更快速。不過，資料隱私、準確性、成本和法規等問題，還是需要特別注意。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）正大幅改變阿茲海默症藥物開發流程，能快速分析大量生醫資料、找出新藥標靶並設計新化合物。雖然還有資料品質和模型解釋性的挑戰，LLMs 已有效加速研究進展，為治療帶來新希望，也推動 AI 與生醫領域的合作。 PubMed DOI