這篇系統性回顧與統合分析探討大型語言模型（LLMs）在臨床腫瘤學的應用，分析了34項研究以評估其表現。研究發現，LLMs主要測試回答腫瘤學問題的能力，但因方法論和評估標準不同，表現上有顯著變異。模型能力、提示策略及特定腫瘤領域等因素影響這些變異。此外，LLMs缺乏標準化報告協議，造成方法論不一致。解決這些問題對提升研究可比性及促進LLM在臨床實踐中的應用至關重要。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在腫瘤學的應用正在改變病人照護的方式。它們能提供個性化的癌症資訊、協助診斷、監測治療進展，並促進後續照護。這些模型的潛在好處包括提高資訊可及性、個性化支持及提升醫療效率。然而，使用過程中也需注意數據隱私、偏見及知情同意等倫理問題。此外，法規方面需建立明確的批准流程、責任界定及持續監測機制，以確保安全與有效性。整體而言，LLMs在腫瘤學的整合需謹慎推進。 PubMed DOI

這篇評論分析了大型語言模型（LLMs）在癌症研究中的應用，涵蓋2017至2024年間的相關文獻，共找到59篇文章，分為定量研究、聊天機器人研究及質性討論。研究顯示LLMs在自然語言處理上具優勢，並在臨床支持和數據管理中展現潛力。質性研究則探討風險與倫理問題。評論強調，雖然LLMs能提升癌症護理的數據分析和病患互動，但也需注意數據偏見和倫理挑戰，呼籲對其使用進行監管和持續評估，以確保負責任的應用。 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

這篇綜述介紹大型語言模型在腫瘤醫學的應用，包括癌症篩檢、診斷、分期和治療建議等，展現其提升精準醫療的潛力。文章也點出幻覺、倫理和應用侷限等挑戰，並提出改進建議，期望推動LLMs在癌症照護上的發展。 PubMed DOI

大型語言模型正快速改變醫療現場，不只協助診斷、提升衛教，也讓臨床流程更有效率。導入時要重視好用的介面、醫師訓練、AI與醫護合作，並落實隱私與倫理規範。未來會朝多模態、強化安全及結合機器人發展，但最重要的還是以病患安全和人本設計為核心，輔助醫療專業而非取代。 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

AI大型語言模型正改變癌症研究，能協助資料擷取、分析、病患配對及多元資料整合，讓流程更有效率、決策更快速。不過，資料隱私、準確性、成本和法規等問題，還是需要特別注意。 PubMed DOI

大型語言模型在癌症影像領域應用越來越多，像是自動產生報告、分類影像、整合臨床指引，還能幫助病人理解報告。未來有機會協助腫瘤委員會討論、治療管理和預測副作用。不過，目前還有幻覺和表現不穩定等問題，限制臨床應用。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在重症醫療上應用快速成長，能提升病人管理、診斷、紀錄和醫療教育等，但也有偏見、可靠性和透明度等問題。導入臨床時，需嚴格驗證，確保安全與倫理，才能真正發揮AI在醫療的正面影響。 PubMed DOI