Large language models in cancer: potentials, risks, and safeguards.
癌症中的大型語言模型：潛力、風險與保障措施。 BJR Artif Intell 2025-01-08

這篇評論分析了大型語言模型（LLMs）在癌症研究中的應用，涵蓋2017至2024年間的相關文獻，共找到59篇文章，分為定量研究、聊天機器人研究及質性討論。研究顯示LLMs在自然語言處理上具優勢，並在臨床支持和數據管理中展現潛力。質性研究則探討風險與倫理問題。評論強調，雖然LLMs能提升癌症護理的數據分析和病患互動，但也需注意數據偏見和倫理挑戰，呼籲對其使用進行監管和持續評估，以確保負責任的應用。 PubMed DOI

Leveraging Large Language Models to Generate Clinical Histories for Oncologic Imaging Requisitions.
利用大型語言模型生成腫瘤影像檢查申請的臨床歷史。 Radiology 2025-02-04

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在自動生成腫瘤影像檢查申請的臨床歷史的應用，資料來自207名接受CT掃描的癌症患者。研究顯示，GPT-4在提取關鍵腫瘤學參數方面表現優異，F1分數達0.983。LLM生成的歷史中，主要診斷、急性症狀及相關手術的出現頻率均高於原始歷史，且差異具統計意義。放射科醫生更偏好LLM生成的歷史，認為其提供更完整的解讀，降低傷害風險。總之，LLM能準確創建全面的腫瘤影像臨床歷史，受到醫生青睞。 PubMed DOI

Best Practices for Large Language Models in Radiology.
放射科應用大型語言模型的最佳實踐 Radiology 2025-04-29

放射科醫師需精準解讀影像和臨床資料，溝通能力也很重要。大型語言模型（LLM）能協助處理大量文字資料，表現專業，即使沒特別訓練也很有用。這篇綜述介紹LLM原理、在放射科的應用潛力，以及實際操作時的建議，像是了解限制、設計提示和微調，幫助醫師更有效運用LLM於臨床工作。 PubMed DOI

The potential of large language models to advance precision oncology.
大型語言模型推動精準腫瘤醫學的潛力 EBioMedicine 2025-04-30

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

The Role of Large Language Models (LLMs) in Breast Imaging Today and in the Near Future.
大型語言模型（LLMs）在乳房影像學現今及近期未來的角色 J Magn Reson Imaging 2025-05-05

大型語言模型像GPT-4和Gemini在乳房影像領域很有潛力，可協助報告撰寫、診斷標準化和整合臨床指引。未來多模態能力也有望提升腫瘤分類等表現。不過，目前仍有幻覺、偏見、知識落差和隱私等挑戰。現階段LLMs只能當輔助工具，無法取代醫師，導入臨床還需嚴謹訓練和監督。 PubMed DOI

Large Language Models in Medicine: Clinical Applications, Technical Challenges, and Ethical Considerations.
醫學中的大型語言模型：臨床應用、技術挑戰與倫理考量 Healthc Inform Res 2025-05-19

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

Use of Large Language Models in Clinical Cancer Research.
大型語言模型在臨床癌症研究中的應用 JCO Clin Cancer Inform 2025-05-19

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

Large language models in oncology: a review.
腫瘤學中大型語言模型的綜述 BMJ Oncol 2025-06-16

大型語言模型在腫瘤醫學有潛力協助臨床決策、資料整理及病患溝通，對醫師和病患都有幫助。不過，也有幻覺、泛化和倫理等問題需注意。LLMs應當作為輔助工具，幫助醫師提升癌症照護品質，而非取代醫師角色。 PubMed DOI

Large Language Models in Medicine: Applications, Challenges, and Future Directions.
醫學中的大型語言模型：應用、挑戰與未來發展方向 Int J Med Sci 2025-06-16

大型語言模型如GPT-4在醫療領域展現高度潛力，能應用於臨床、研究和教學。不過，目前仍面臨幻覺、可解釋性不足及倫理等挑戰。未來應加強標準化評估、多模態發展及跨領域合作，才能真正發揮其醫療價值。 PubMed DOI

Opportunities and challenges in lung cancer care in the era of large language models and vision language models.
大型語言模型與視覺語言模型時代下肺癌照護的機會與挑戰 Transl Lung Cancer Res 2025-06-20

AI技術像機器學習、深度學習，已大幅提升肺癌的診斷、預後和影像分析能力，LLMs和VLMs等新工具更進一步強化這些應用。不過，資料隱私、偏誤、倫理、高成本和缺乏標準化等問題仍待解決。臨床應用前，需嚴格驗證並跨領域合作，才能確保治療安全有效又公平。 PubMed DOI

原始文章

站上相關主題文章列表