自1950年代以來，人工智慧（AI）在腸胃病學上取得了顯著進展，特別是大型語言模型（LLMs）如ChatGPT的出現。這些模型能生成類似人類的文本，並有潛力改善診斷、治療和病患溝通等方面。 優勢包括加速診斷、個性化護理、增強教育和決策支持。然而，挑戰也不少，如AI理解能力有限、數據偏見和隱私問題等。未來，LLMs的發展需依賴於數據分析能力，並需醫療專業人員與AI開發者的合作，以提升病患護理品質。 PubMed DOI

這項研究旨在提升從臨床筆記中提取與炎症性腸病（IBD）相關的病人報告結果（PROs），比較傳統自然語言處理（tNLP）和大型語言模型（LLMs）的效果。研究針對腹痛、腹瀉和糞便出血進行標註，並開發模型提取資訊。結果顯示，GPT-4在準確率上優於tNLP，尤其在外部驗證中表現穩定。研究強調LLMs在不同機構間的泛化能力，建議更廣泛應用這些工具以改善IBD的研究與病人護理。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療領域，特別是腸胃病學中，正發揮重要作用，改善資訊獲取、診斷及個性化治療。它們能有效解讀醫學文獻，提供即時知識，並支持醫學教育。儘管潛力巨大，LLMs 在臨床實踐中的整合仍需進一步研究與監管。最近的研究顯示，LLMs 在結腸鏡檢查及癌症篩檢等方面表現良好，但仍面臨數據完整性、準確性等挑戰。成功整合需針對特定情境進行調整，並遵循指導方針。 PubMed DOI

這篇回顧探討大型語言模型（LLMs）在病人教育和參與中的應用，分析了201項主要來自美國的研究，並提出六個關鍵主題，包括生成病人教育材料、解釋醫療資訊、提供生活方式建議等。研究顯示，LLMs能有效生成易懂的內容，改善病人與醫療提供者的溝通，但也存在可讀性、準確性及偏見等問題。未來需進一步研究以提升LLM的可靠性，並解決其在醫療應用中的倫理挑戰。 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

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