大型語言模型（LLMs）在臨床實踐中有潛力提升病人教育與賦權，提供更個人化的醫療服務。然而，目前對其在病人照護中的應用資訊仍不夠完整。本系統性回顧分析了2022至2023年間的89項相關研究，主要集中於GPT-3.5和GPT-4，應用於回答醫療問題、生成病人資訊等。研究指出設計和輸出方面的限制，包括缺乏針對醫療的優化及數據透明度等問題。此回顧為LLMs在醫療環境中的應用與評估提供了基礎框架。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在臨床醫學中展現出潛力，能改善決策支持、診斷及醫學教育。不過，將其整合進臨床流程需徹底評估，以確保可靠性、安全性及倫理性。本系統性回顧調查了LLMs在臨床環境中的評估方法，發現大多數研究集中於一般領域的LLMs，醫學領域的研究較少。準確性是最常評估的參數。儘管對LLMs的興趣上升，研究中仍存在限制與偏見，未來需建立標準化框架，確保其安全有效地應用於臨床實踐。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT在醫學領域的應用潛力巨大，但也帶來了準確性和可靠性的挑戰。研究顯示，LLMs能提供正確的疾病管理資訊，但必須符合國際指導方針。關鍵考量包括回應的可讀性、與指導方針的一致性、資訊來源的時效性、跨模型和跨語言的一致性，以及臨床使用的驗證。總之，雖然LLMs能提升醫學教育和決策，但仍需謹慎評估，以確保其在臨床中的安全與有效性。 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

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

**重點摘要：** 這篇綜述說明了大型語言模型（LLMs）在醫療領域的發展過程和重要術語，介紹了LLMs的評估方式，並舉例說明它們在臨床和行政工作上的應用。目的是幫助醫療專業人員了解並將LLMs運用在實際工作中。 PubMed DOI

這篇綜述整理了LLMs在醫療診斷的最新應用，像是疾病分類和醫學問答，特別以GPT-4和GPT-3.5為主。雖然在放射科、精神科等領域表現不錯，但還是有偏見、隱私和法規等問題。未來要加強驗證、減少偏見、提升可解釋性，並統一法規，才能讓LLMs更安全地應用在醫療上。 PubMed DOI

大型語言模型在腫瘤醫學有潛力協助臨床決策、資料整理及病患溝通，對醫師和病患都有幫助。不過，也有幻覺、泛化和倫理等問題需注意。LLMs應當作為輔助工具，幫助醫師提升癌症照護品質，而非取代醫師角色。 PubMed DOI

大型語言模型如GPT-4在醫療領域展現高度潛力，能應用於臨床、研究和教學。不過，目前仍面臨幻覺、可解釋性不足及倫理等挑戰。未來應加強標準化評估、多模態發展及跨領域合作，才能真正發揮其醫療價值。 PubMed DOI