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

這篇文章探討了人工智慧的興起，特別是大型語言模型（LLMs）對各領域的影響，尤其是在醫學上。像ChatGPT和Bard這類模型，透過大量文本數據訓練，能生成回應，並在科學研究中協助處理醫療數據、診斷及撰寫學術材料。文章也提到LLMs的未來潛力、應用挑戰，以及監控使用以確保道德和有效實施的重要性。 PubMed DOI

這項研究提出了一個由人工智慧驅動的框架，利用大型語言模型來模擬科學推理和同行評審，預測有效的組合療法。該框架的準確度達到0.74，超過傳統方法的0.52。研究強調高品質範例、外部知識整合及自我一致性的重要性。外部驗證使用私有數據，準確度更達0.82。這個框架提供了一種自動化的知識驅動方法，適用於數據不足的生物推理任務。相關源代碼和數據可在 https://github.com/QidiXu96/Coated-LLM 獲得。 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

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

這篇文章探討了人工智慧驅動的大型語言模型（LLMs）在藥物發現與開發中的影響，特別是它們如何解決傳統方法的時間與成本問題。文章介紹了LLMs在藥物發現各階段的應用，包括藥物設計、靶點識別、驗證及相互作用分析等。此外，還提到針對藥物發現的專屬LLMs的發展及其挑戰，並展望未來人工智慧在藥物開發中的整合潛力。 PubMed DOI

阿茲海默症是一種漸進性的神經系統疾病，影響全球數百萬人，導致認知能力下降和記憶喪失。傳統診斷方法難以早期檢測。本研究提出一種新方法，結合自然語言處理和大型語言模型，利用GenBERT來識別阿茲海默症的生物標記。透過整合臨床數據，GenBERT在早期預測方面表現優異，準確率達98.30%，並顯示出高敏感性和特異性，為阿茲海默症的早期診斷提供了可靠工具，可能改變未來的檢測與治療策略。 PubMed DOI

這篇論文全面介紹大型語言模型（LLMs）在臨床藥理學和轉譯醫學中的應用。內容涵蓋LLMs的基本原則及其在藥物發現和開發各階段的潛在用途，包括靶點識別、臨床前研究和臨床試驗分析。還會強調實際應用，如醫學寫作輔助和加速定量臨床藥理學的分析流程。目的是幫助臨床藥理學家和轉譯科學家有效利用LLMs，改善研究和開發過程。 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

大型語言模型正改變基因體醫療，能快速分析文獻和基因資料，提升診斷與治療建議的精準度。雖然還有挑戰待克服，但隨著技術進步和跨領域合作，未來 AI 將成為臨床基因體分析的主流工具，推動個人化醫療發展。 PubMed DOI