大型語言模型（LLMs）在醫學和臨床資訊學中扮演重要角色，能幫助突破和個人化治療。透過分析複雜的生物數據，揭示基因組學、蛋白質結構和健康記錄中的隱藏模式，對基因組分析、藥物開發和精準醫學有所助益。然而，必須面對數據偏見、隱私和道德等挑戰，才能負責任地應用。克服這些障礙將帶來分子生物學和製藥研究的重大進展，造福個人和社區。 PubMed DOI

最近，人工智慧（AI）和深度學習（DL）在醫療保健領域的進展非常顯著，尤其是大型語言模型（LLMs）的應用。這些模型改善了研究人員與AI系統的溝通，特別是在藥物開發上。回顧中強調了LLM在製藥領域的創新，並探討了其技術和倫理挑戰。預期未來LLM將在創新藥物的開發中扮演更重要的角色，助力突破性製藥的進展。 PubMed DOI

這篇文章探討了人工智慧驅動的大型語言模型（LLMs）在藥物發現與開發中的影響，特別是它們如何解決傳統方法的時間與成本問題。文章介紹了LLMs在藥物發現各階段的應用，包括藥物設計、靶點識別、驗證及相互作用分析等。此外，還提到針對藥物發現的專屬LLMs的發展及其挑戰，並展望未來人工智慧在藥物開發中的整合潛力。 PubMed DOI

這篇論文全面介紹大型語言模型（LLMs）在臨床藥理學和轉譯醫學中的應用。內容涵蓋LLMs的基本原則及其在藥物發現和開發各階段的潛在用途，包括靶點識別、臨床前研究和臨床試驗分析。還會強調實際應用，如醫學寫作輔助和加速定量臨床藥理學的分析流程。目的是幫助臨床藥理學家和轉譯科學家有效利用LLMs，改善研究和開發過程。 PubMed DOI

生物醫學領域正加速數位化，LLMs 正在改變 NLP 應用，帶來自動化和新發現。雖然有助提升醫療與研究效率，但在準確性、安全性及多元資料整合上仍有挑戰。本文回顧發展歷程、現況與未來趨勢，並分析機會與風險。 PubMed DOI

近期有論文討論藥物開發建模該用 QSP 還是 AI/ML。LLM 分析後認為，QSP 適合機制探討和符合法規，AI/ML 則擅長處理複雜資料和創新。LLM 建議混合兩者最理想，能發揮各自優勢，也顯示 LLM 有助於整合討論，促進 QSP 與 AI/ML 的平衡應用。 PubMed DOI

這篇研究回顧2001到2023年AI在藥物化學領域的應用，重點在QSAR建模、虛擬篩選和藥物設計。中國和美國發表最多論文，中國科學院最具代表性。近期熱門主題有預測模型、分子指紋和評分函數。研究也指出多模態和大型語言模型在未來藥物化學的重要性，並整理了發展趨勢與未來方向。 PubMed DOI

大型語言模型正改變基因體醫療，能快速分析文獻和基因資料，提升診斷與治療建議的精準度。雖然還有挑戰待克服，但隨著技術進步和跨領域合作，未來 AI 將成為臨床基因體分析的主流工具，推動個人化醫療發展。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）正大幅改變阿茲海默症藥物開發流程，能快速分析大量生醫資料、找出新藥標靶並設計新化合物。雖然還有資料品質和模型解釋性的挑戰，LLMs 已有效加速研究進展，為治療帶來新希望，也推動 AI 與生醫領域的合作。 PubMed DOI

生成式AI正加速新藥研發，能深入分析複雜生物和化學資料。這篇綜述介紹主流AI模型、分子表徵和評估方式，並說明在蛋白質交互、藥物設計等應用。雖然潛力大，但還有模型解釋性差、資料不足等挑戰。文中也建議用混合模型、資料增強、雲端運算等方法來突破，並強調跨領域合作的重要性。 PubMed DOI