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**重點摘要(繁體中文):** 大型語言模型(LLMs)在脊椎手術領域有很多潛在應用,包括提升病人衛教、協助研究、輔助臨床決策,以及幫助圍手術期照護。這篇綜述整理了目前LLMs在這些方面的應用現況與未來發展潛力,同時也討論了它們在這些領域中所面臨的限制與挑戰。 PubMed DOI


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總結:大型語言模型(LLMs)是現代AI工具,在醫療領域廣泛運用。本文討論臨床醫生和外科醫生如何運用LLMs。綜合研究發現LLMs可輔助診斷、治療指導、手術規劃,但需注意準確性和偏見。應視為醫療專業知識的增強而非替代工具。 PubMed DOI

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)是透過大量文本訓練的先進神經網絡,能理解和生成類似人類的語言。ChatGPT是OpenAI開發的知名範例,具備語言翻譯、問題回答和文本補全等功能。它能生成醫療報告、手術記錄和詩歌等多種文本,並在神經外科中協助撰寫手術報告,促進醫療團隊溝通,還可作為醫學生的學習資源。不過,這類模型在醫療應用上也面臨一些挑戰。 PubMed DOI

這篇綜述探討大型語言模型(LLMs)在骨科的應用,指出它們在解決相關挑戰上的潛力。研究分析了2014年1月至2024年2月間的68項相關研究,主要集中在臨床實踐。結果顯示,LLMs的準確率差異很大,診斷準確率從55%到93%不等,ChatGPT在疾病分類中的準確率範圍更是從2%到100%。雖然LLMs的表現令人鼓舞,但預計不會取代骨科專業人員,反而可作為提升臨床效率的工具。呼籲進行更多高品質的臨床試驗,以了解其最佳應用。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)在神經外科領域逐漸受到重視,顯示出提升各種任務的潛力。然而,針對其在不同應用中的表現進行系統性檢視的研究仍然不足。本研究識別了關鍵的LLMs,並建立可重複性的報告指導方針,強調其在神經外科的進展。 我們在PubMed和Google Scholar搜尋相關文獻,找到51篇符合標準的文章,主要應用於臨床文本生成、標準化考試問題回答及支持臨床決策。主要使用的LLMs包括GPT-3.5、GPT-4、Bard和Bing。研究顯示,雖然LLMs在複雜任務中表現優異,但大多數研究仍集中於基本應用,未充分解決性能提升或可重複性問題。推進此領域需標準化報告實踐及採用更複雜的驗證方法。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型(LLMs),如ChatGPT和Claude,在脊椎病理的外科決策及放射影像解讀的有效性,並與經驗豐富的脊椎外科醫生進行比較。結果顯示,雖然LLMs能詳細描述MRI影像,但在準確識別病變及外科決策上表現不佳,準確率僅20%,遠低於外科醫生的100%。研究建議LLMs在輔助影像解讀和決策上有潛力,但需進一步發展以克服現有限制,並強調AI研究人員與臨床專家的合作重要性。 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