這項研究探討了兩種大型語言模型（LLMs）在胃腸科臨床實踐中的應用，分別是自訂的GPT模型和傳統的GPT-4o。研究發現，自訂模型在15個臨床問題中正確回答了8個，而研究員則回答了10個。傳統的GPT-4o表現最佳，正確率達14/15。雖然兩種模型的表現略低於專家醫生，但顯示出在病人諮詢等專業任務中的潛力。研究強調了RAG技術的重要性及臨床醫師監督的必要性。 PubMed DOI

這項研究探討如何從電子健康紀錄中提取與炎症性腸病（IBD）相關的病人報告結果（PROs），比較了傳統自然語言處理（tNLP）和大型語言模型（LLMs）如GPT-4的表現。研究發現，GPT-4在提取腹痛、腹瀉和糞便血的準確率上均優於tNLP，特別是在外部驗證中保持高準確率。這顯示LLMs在IBD研究和病人護理中具有良好的應用潛力，且不受人口統計或診斷偏見影響。 PubMed DOI

炎症性腸病（IBD）影響全球數百萬人，因此有效的病人教育非常重要。大型語言模型（LLMs）如ChatGPT-4.0、Claude-3-Opus和Gemini-1.5-Pro可能能提供相關資訊，但其準確性尚未廣泛研究。研究中，腸胃科專家設計了15個IBD問題，評估這三個模型的表現。結果顯示，這些模型在基本資訊上表現良好，但在複雜主題如藥物副作用和飲食改變時，表現差異明顯。Claude-3-Opus在可讀性上表現最佳。儘管顯示潛力，但仍需進一步優化以確保資訊的準確性和安全性。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療保健，特別是胃腸科，展現出提升臨床決策、研究及病人管理的潛力。為了安全有效地應用這些模型，必須解決偏見、幻覺及法規遵循等挑戰。本文提出一個結構化框架，針對C型肝炎治療進行案例研究，涵蓋臨床目標定義、多學科團隊組建、數據準備、模型選擇與微調等步驟。此外，還強調遵循HIPAA和GDPR等法規，以確保負責任的AI應用。未來研究應聚焦於多機構驗證及AI輔助的臨床試驗。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在人工智慧領域是一大突破，能改變醫療溝通、研究和決策。它們能快速分享健康資訊，打破語言障礙，但整合進醫療系統時也面臨挑戰，如數據偏見、隱私問題及數位素養差異。儘管如此，LLMs的分析能力可支持基於證據的醫療政策。為了發揮其潛力，需制定倫理指導方針、減少偏見策略，並確保全球醫療資源的公平獲取。妥善解決這些挑戰，LLMs有望改善全球健康結果，促進健康公平。 PubMed DOI

慢性病是全球主要死因，LLMs（像ChatGPT）在管理慢性病上有潛力，能提供準確、易懂的健康建議，幫助病人自我管理和獲得支持。專業型LLMs表現更好，但目前證據有限，還有隱私、語言和診斷等挑戰。臨床應用還在初期，未來需加強資料安全、專業化和與穿戴裝置整合。 PubMed DOI

**重點摘要：** 最近大型語言模型（LLMs）和多模態人工智慧（AI）的進展，正在改變醫學領域，包括風濕病學。這些工具提供了新的方式來提升診斷、病患溝通以及資料管理，有機會帶來更個人化且更有效率的醫療照護。本文回顧了目前LLMs在風濕病學的應用現況，並討論未來的挑戰與機會。 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

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

生成式AI和大型語言模型越來越多人用來查醫療資訊，雖然有助提升健康知識，但也可能出現錯誤、過度簡化或隱私等問題。現有研究多著重正確性，較少納入病人實際經驗。未來應加強透明度、監督，並讓醫療人員和使用者參與回饋，同時加強大眾教育。 PubMed DOI