大型語言模型是一種人工智慧，擅長處理和生成自然語言文本。它們在骨科領域具有潛在的臨床、研究和教育應用價值，但其發展必須優先考慮患者安全和高標準。與使用這些模型相關的問題包括方法論、道德和監管問題。骨科醫師應該瞭解這些爭議，並倡導使大型語言模型與患者和照護者的優先事項保持一致。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是自然語言處理的前沿技術，透過深度學習模擬人類語言理解與生成。隨著變壓器架構的引入，LLMs在類人互動上展現出色的能力，特別是在醫療領域，能增強醫療人員與患者的溝通。這篇回顧探討了LLMs的演變及其在臨床應用的潛力，包括自動化醫療文檔、分診建議及個性化教育材料的創建。文章也提到LLMs的限制及解決方案，強調其在眼科等領域提升醫療服務質量的潛力。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療保健中展現出顯著潛力，能增強醫學教育、臨床決策支持及醫療管理。文獻回顧顯示，LLMs可作為虛擬病人和個性化導師，並在醫學知識評估中超越初級實習生。在臨床決策中，它們協助診斷和治療建議，但效果因專科而異。此外，LLMs能自動化臨床筆記和報告生成，減輕醫療人員的負擔。然而，仍需解決幻覺、偏見及病人隱私等挑戰。未來的整合需謹慎，並強調倫理與合作。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在神經外科的實踐與教育中展現出很大潛力，但在臨床應用上仍需進一步研究。這篇文章回顧了LLM在神經外科的應用情況，探討了使用案例、選擇標準及挑戰，特別是處理私人健康資訊的問題。作者提出選擇LLM的基本原則，包括技術層面如模型存取和性能基準，並強調安全性及機構支持的重要性，以確保在處理敏感數據時的安全性。這為神經外科醫生提供了一個框架，強調在獲取利益的同時，需妥善管理風險。 PubMed DOI

大型語言模型在醫學教育應用越來越普遍，不只幫助老師設計課程、製作教材，也能給予學生回饋，提升語言和寫作能力。這篇綜述分析實際案例，說明LLMs對師生的好處，並討論遇到的挑戰及解方。研究建議醫學教育應更廣泛運用LLMs，以提升學習成效和病人安全。 PubMed DOI

大型語言模型有機會提升腸胃科醫療品質和效率，但目前還有偏見、隱私和透明度等問題。要讓AI安全應用在醫療現場，醫師、AI工程師和政策單位必須共同合作，訂出明確規範，確保AI只是輔助，不會取代專業醫療判斷。 PubMed DOI

**重點摘要：** 大型語言模型（LLMs）有機會提升創傷外科的照護品質，像是協助診斷、決策以及病人溝通等。不過，目前還有像是透明度不足、法律和倫理問題尚未解決等挑戰，所以在應用上需要謹慎監督，才能確保安全又有效的使用。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在圍手術期醫學有助於整合臨床資料、輔助決策、加強病人衛教及研究，能提升醫療效率與準確性。但在真正應用到臨床前，還需克服資料安全、偏誤和可靠性等問題。 PubMed DOI

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

大型語言模型如 ChatGPT、Claude、Gemini，正逐步改變肝胰膽外科手術，包括自動化文件、輔助決策、手術規劃及病患監測。不過，資料隱私、AI 錯誤、倫理、教育及醫療不平等等問題仍待解決。未來需發展專業化模型、強化醫師與 AI 合作，並建立完善倫理規範，才能安全有效地應用於臨床。 PubMed DOI