近期有些粉丝私信交流AI大模型&GPT+医学的论文，我们一并整理我们近期阅读的部分的论文分享， 获取以下我们精选的32篇AI大模型&GPT+医学文献。
这些文献适合对AI感兴趣的医生、护士、药师、医学生、医药学研究者、跨学科AI研究者等。
1：ChatGPT in Dentistry: A Comprehensive Review
ChatGPT在牙科中的应用：一项全面的综述
ChatGPT是一个人工智能聊天机器人，它使用自然语言处理技术，可以以对话的方式回应人类的输入。ChatGPT在医疗系统中有许多应用，包括牙科；它用于诊断和评估疾病风险以及安排预约。它在科学研究中也有一定的作用。在牙科领域，它提供了许多好处，例如在全景X光片上检测牙齿和颌面部异常以及识别不同的牙齿修复。因此，它有助于减少工作量。但即使有这些好处，也应考虑这个聊天机器人的风险和局限性。很少有文章提到了ChatGPT在牙科中的应用。这篇综述收集了66篇相关文章的数据，使用PubMed和Google Scholar作为数据库。这篇综述旨在讨论所有关于ChatGPT在牙科中应用的相关发表文章。
2、ChatGPT for shaping the future of dentistry: the potential of multi-modal large language model
ChatGPT 塑造牙科的未来：多模态大语言模型的潜力
ChatGPT是由OpenAI开发的Generative Pretrained Transformer 4（GPT-4）的轻量级对话变体之一，拥有数十亿参数的里程碑式大型语言模型（LLMs）之一。LLMs在自然语言处理任务中表现出色，引起了研究人员和从业者的浓厚兴趣，深刻影响了各个领域。本文主要讨论了LLMs在牙科领域的未来应用。我们介绍了在牙科中使用的两种主要LLM部署方法，包括自动牙科诊断和跨模态牙科诊断，并检验了它们的潜在应用。特别是，配备了跨模态编码器，单个LLM可以处理多源数据并进行高级自然语言推理，以执行复杂的临床操作。我们还提供了案例，以展示全自动的多模态LLM AI系统在牙科临床应用中的潜力。虽然LLMs提供了显著的潜在优势，但挑战，如数据隐私、数据质量和模型偏差，需要进一步研究。总体而言，LLMs有望彻底改革牙科诊断和治疗，这表明在牙科临床应用和研究方面有着光明的前景。
3、ChatGPT and the rise of large language models: the new AI-driven infodemic threat in public health
ChatGPT 和大型语言模型的兴起：人工智能驱动的公共卫生信息流行病威胁
大型语言模型（LLMs）最近因OpenAI发布了以用户为中心的聊天机器人ChatGPT而引起了关注。在这篇透视文章中，我们回顾了LLMs的发展历程，以了解ChatGPT在人工智能（AI）领域带来的革命。
LLMs在支持科学研究方面提供了多种机会，已经有多个模型在这个领域的自然语言处理（NLP）任务中进行了测试。
ChatGPT对公众和研究界产生了巨大的影响，许多作者使用这个聊天机器人来撰写他们文章的一部分，甚至有些论文将ChatGPT列为作者。使用LLMs引发了一系列令人担忧的伦理和实际挑战，特别是在医疗领域，可能对公共健康产生潜在影响。信息疫情（Infodemic）是公共卫生领域的热门话题，LLMs迅速生成大量文本的能力可能加剧了误导信息的传播，规模前所未有，这可能导致“AI驱动的信息疫情”，这是一种新型的公共卫生威胁。需要迅速制定对抗这一现象的政策，因为无法准确检测出人工智能生成的文本仍然是一个未解决的问题。
4、ChatGPT in Radiology: The Advantages and Limitations of Artificial Intelligence for Medical Imaging Diagnosis
ChatGPT 在放射学中的应用：人工智能在医学影像诊断中的优势和局限性
这篇综述文章概述了在放射学中使用人工智能 (AI)。讨论了大型语言模型 ChatGPT 在医学影像诊断方面的优势和局限性。ChatGPT 通过减少解释变异性和错误以及提高工作流程效率，在提高放射诊断的准确性和效率方面显示出巨大的前景。然而，它也存在局限性，包括需要高质量的训练数据、伦理考虑以及进一步的研究和开发以提高其性能和可用性。尽管存在这些挑战，ChatGPT 有潜力对放射学和医学影像诊断产生重大影响。这篇评论文章强调了持续研究和开发的必要性，以及道德和监管方面的考虑，
5、Large language models (LLM) and ChatGPT: what will the impact on nuclear medicine be?
大语言模型（LLM）和ChatGPT：对核医学有何影响？
这篇文献介绍了大型语言模型（LLM）和ChatGPT的基本原理和性能，以及它们对核医学领域的潜在影响。作者指出，ChatGPT可以在几秒钟内生成令人信服的和语法流畅的文本，包括引用的摘要，甚至可以欺骗同行评审。作者认为，ChatGPT可能作为一种协作工具，例如纠正或帮助改进研究者的写作或作为一种总结核医学文献的工具。作者也讨论了ChatGPT的一些挑战和局限性，例如数据隐私、数据质量和模型偏差等。作者使用了一个标准化的核医学考试来测试ChatGPT的知识水平，发现它远远低于欧洲认证的核医学医师的水平。作者总结认为，虽然ChatGPT目前具有提供看似令人信服的内容的能力，但它目前还远未展示出核医学领域所期望的知识。
6、ChatGPT in medicine: an overview of its applications, advantages, limitations, future prospects, and ethical considerations
ChatGPT 在医学中的应用：概述其应用、优点、局限性、未来前景和伦理考虑
本文分析了 ChatGPT 和人工智能 (AI) 在医疗保健和医疗领域的优势、局限性、伦理考虑、未来前景和实际应用。ChatGPT 是一种高级语言模型，它使用深度学习技术对自然语言输入产生类似人类的响应。它是 OpenAI 开发的生成预训练 Transformer (GPT) 模型家族的一部分，也是目前最大的公开语言模型之一。ChatGPT 能够捕捉人类语言的细微差别和复杂性，使其能够在广泛的提示中生成适当且与上下文相关的响应。ChatGPT 在医学领域的潜在应用范围从识别潜在的研究主题到协助专业人员进行临床和实验室诊断。此外，它还可以帮助医学生、医生、护士和医疗保健界的所有成员了解各自领域的最新动态和新发展。开发虚拟助手来帮助患者管理健康是 ChatGPT 在医学中的另一个重要应用。尽管有潜在的应用前景，但在医学写作中使用 ChatGPT 和其他人工智能工具也带来了道德和法律问题。其中包括可能侵犯版权法、医学法律复杂性以及人工智能生成内容的透明度需求。综上所述，ChatGPT 在医疗和保健领域有多种潜在的应用。然而，这些应用存在一些局限性和伦理考虑，这些限制和伦理考虑以及医学和医疗保健的未来前景都得到了详细介绍。
7、The promise and peril of using a large language model to obtain clinical information: ChatGPT performs strongly as a fertility counseling tool with limitations
使用大型语言模型获取临床信息的前景和危险：ChatGPT 作为生育咨询工具表现强劲，但存在局限性
目的：本研究旨在比较基于大型语言模型的“ChatGPT”在处理与生育相关的临床问题时与可信来源的回应表现。方法：我们测试了OpenAI的“Feb 13”版本的ChatGPT，与一些权威的患者导向型临床信息来源进行比较，包括美国疾病控制与预防中心（CDC）网站上关于不孕症的17个“常见问题（FAQ）”、两份经过验证的生育知识调查问卷，以及美国生殖医学协会的关于“优化自然生育”的委员会意见。结果：在回答CDC的17个不孕症FAQ时，ChatGPT产生的回应在长度、事实内容、情感和客观性等方面与CDC相似。其中，ChatGPT的9个陈述中有6.12%被划为不正确，只有0.68%的陈述引用了参考文献。此外，ChatGPT在生育知识方面表现出色，可媲美专业知识调查的高分水平，并成功补充了“优化自然生育”中的遗漏信息。结论：ChatGPT在处理与生育相关的临床问题时表现出了生成式人工智能的潜力，能够产生与可信来源相媲美的回应。尽管存在一些限制，如无法可靠引用来源和可能制造虚假信息的风险，但随着在医学领域的专业培训，它可能在临床应用中发挥更大的作用。
8、The potential impact of ChatGPT in clinical and translational medicine
ChatGPT 在临床和转化医学中的潜在影响
分析了ChatGPT在临床医学领域的潜在影响，包括临床决策支持、临床试验招募、临床数据管理、研究支持、患者教育等方面。讨论了ChatGPT的优势和局限性，以及如何合理地使用它作为一种辅助工具，而不是替代医疗专业人员的决策过程。展望了ChatGPT在基础研究和促进临床和转化医学技术转化方面的巨大潜力，例如在药物发现、疾病预测、诊断和治疗靶点评估等方面的应用
9、Performance of ChatGPT in Diagnosis of Corneal Eye Diseases
ChatGPT 在角膜眼病诊断中的表现
根据病例报告评估 ChatGPT-4.0 和 ChatGPT-3.5 诊断角膜眼病的能力，并与人类专家进行比较。
方法：我们从爱荷华大学公开的在线数据库中随机选择了 20 例角膜疾病病例，包括角膜感染、营养不良、变性和损伤。然后，我们将每个病例描述的文本输入 ChatGPT-4.0 和 ChatGPT3.5 中，并要求进行临时诊断。我们最终根据正确的诊断评估了反应，然后与三位角膜专家（人类专家）的诊断进行了比较，并评估了观察者间的一致性。
结果：基于ChatGPT-4.0的临时诊断准确率为85%（20例中正确17例），而ChatGPT-3.5的临时诊断准确率为60%（20例中正确12例）。三位角膜专家的准确率分别为100%（20例）、90%（18例）和90%（18例）。ChatGPT-4.0 和 ChatGPT-3.5 之间的观察者间一致性为 65%（13 例），而 ChatGPT-4.0 与三位角膜专家之间的观察者间一致性为 85%（17 例）、80%（16 例）和 75%（15 例）。例）分别。然而，ChatGPT-3.5 与三名角膜专家之间的观察者间一致性为 60%（12 例）。
结论：ChatGPT-4.0 在诊断各种角膜疾病患者的准确性方面比 ChatGPT-3.5 显着提高，具有潜在的临床整合前景。
10、Artificial intelligence and ChatGPT in Orthopaedics and sports medicine
人工智能和 ChatGPT 在骨科和运动医学中的应用
在过去的十年中，人工智能在骨科领域的使用增加了大约十倍。人工智能有助于跟踪活动、评估诊断图像、预测受伤风险以及其他一些用途。聊天生成的预训练变压器（ChatGPT）是一种人工智能聊天机器人，在学术界是一个极具争议的话题。这篇综述文章的目的是简化人工智能的概念，并研究人工智能在骨科和运动医学文献中的使用程度。此外，文章还将评估ChatGPT在科学研究和出版物中的作用。
11、Artificial intelligence chatbots will revolutionize how cancer patients access information: ChatGPT represents a paradigm-shift
人工智能聊天机器人将彻底改变癌症患者获取信息的方式：ChatGPT 代表了范式转变
本文旨在引起人们对 ChatGPT 及其继任者将成为患者虚拟助手的前景的关注，以便轻松获取信息和答案。人工智能聊天机器人的快速发展和广泛兴趣表明，我们将看到功能日益强大的虚拟助手的激增，包括专门的健康版本。ChatGPT 用例迫切需要监管机构和医疗保健专业人员参与制定最低质量标准并提高患者对当前局限性的认识。
12、Applications of large language models in cancer care: current evidence and future perspectives
大语言模型在癌症护理中的应用：当前证据和未来前景
大型语言模型（LLM）的开发是生成人工智能（AI）领域最近的成功。它们是能够执行各种自然语言处理任务的计算机模型，包括内容生成、问答或语言翻译。近几个月来，越来越多的研究旨在评估它们在医学领域（包括癌症护理）的潜在应用。在这篇小型评论中，我们描述了目前已发表的在肿瘤学中使用法学硕士的证据。所有可用的研究都评估了 ChatGPT（一种由 OpenAI 开发的高级语言模型），单独评估或与其他法学硕士（例如 Google Bard、Chatsonic 和 Perplexity）进行比较。尽管 ChatGPT 可以提供有关特定实体瘤筛查或治疗的充分信息，它还表现出显着的错误率和提供过时数据的趋势。因此，准确的、专家驱动的验证过程仍然是强制性的，以避免出现错误信息和不正确证据的可能性。总的来说，虽然这种新的基于人工智能的技术有可能彻底改变医学领域，包括癌症护理领域，但有必要制定规则来指导这些工具的应用，以最大限度地提高效益并最大限度地降低风险。
13、Potential Use of Artificial Intelligence in Infectious Disease: Take ChatGPT as an Example
人工智能在传染病领域的潜在应用：以 ChatGPT 为例
ChatGPT在传染病临床实践中的潜在用途主要包括以下几个方面：（1）鉴别诊断：ChatGPT通过处理患者症状、病史和诊断信息，在协助医疗保健提供者进行传染病鉴别诊断方面具有巨大潜力。实验室结果，并提供潜在的诊断和治疗方案。（2）治疗建议：ChatGPT可以根据患者的临床表现、疾病严重程度、合并症等提供合理的治疗建议。（3）患者教育：像百科全书一样，ChatGPT可以为患者提供有关传染病的教育资源，包括预防策略、治疗方案和治疗后护理。(4)远程医疗：如果将ChatGPT集成到远程医疗平台中，则可以让患者远程从医疗保健提供者那里获得更优质的护理和指导。（4）数据分析：在分析大量患者数据后，ChatGPT可以帮助识别传染病传播的模式和趋势，这可以直接为公共卫生策略和政策决策提供信息。
14、ChatGPT: revolutionizing cardiothoracic surgery research through artificial intelligence
ChatGPT：通过人工智能彻底改变心胸外科研究
ChatGPT 在心胸外科领域的高级应用结果预测：ChatGPT 可以利用大量患者数据集的优势来帮助创建预测模型。这些模型可以帮助临床医生识别可能需要更积极的治疗计划或出现问题风险更高的个体。人工智能的使用可能会让早期干预变得更加容易，从而改善患者的治疗效果。确定新的治疗靶点：ChatGPT 可能是确定肺部和心血管疾病新治疗靶点的关键。ChatGPT 可以通过处理大量基因组和蛋白质组数据来识别与疾病发展或病程相关的新基因或蛋白质。这可能会刺激针对已识别分子的新疗法的开发，从而改善患者的治疗结果。手术技术的完善：此外，ChatGPT可以为先进手术技术的快速发展做出贡献。ChatGPT 可以生成预测模型，指导临床医生通过分析大量患者数据和手术结果来为特定患者决定最佳手术策略。这可能使得无需进行广泛的测试和验证，从而加速新型外科手术的创建和应用。增强患者参与度：ChatGPT 可用于构建对话代理或聊天机器人，使患者能够获得有关其病情、治疗选择和其他医疗保健主题的信息。这可以增强患者对自身健康状况的了解，同时为临床环境之外的问题和支持提供平台。此外，由 ChatGPT 支持的聊天机器人可以收集患者报告的结果数据，帮助临床医生了解患者就诊期间的状态并促进明智的治疗决策。遵循指南：遵守临床指南对于提供高质量的护理至关重要，但跟上不断变化的建议并持续应用它们可能具有挑战性。ChatGPT 可以促进决策支持工具的开发，为临床医生提供基于最新循证指南管理特定病症的实时指导，从而提高护理质量并减少实践中的变异性。个性化治疗：ChatGPT 对个性化治疗计划的潜在影响可能是巨大的。鉴于心胸外科手术的高度个体化性质，治疗计划通常需要根据每位患者的具体需求进行定制。然而，这些个性化计划的制定可能非常复杂且耗时，需要对患者数据和病史进行全面分析。通过采用 ChatGPT 先进的 NLP 功能，临床医生和研究人员可以更有效地提取和分析非结构化数据（例如自由文本临床笔记），为每位患者创建定制治疗计划。
15、ChatGPT and Artificial Intelligence in Transplantation Research: Is It Always Correct?
ChatGPT 和人工智能在移植研究中的应用：它总是正确的吗？
ChatGPT（OpenAI，美国加利福尼亚州旧金山）是一个由基于语言的人工智能（AI）驱动的聊天机器人。它根据用户提供的信息生成文本。目前正在医学研究、出版和医疗保健领域对其进行评估。然而，之前还没有研究评估其帮助肾移植研究的能力。本可行性研究旨在评估ChatGPT在肾移植领域的应用和准确性。
方法：在两个不同的日期，即 2023 年 2 月 21 日和 3 月 2 日，ChatGPT 3.5 受到了有关肾移植的医学治疗和相关科学事实的质疑。聊天机器人提供的回复经过编译，由两名专家组成的小组审查了每个答案的正确性。
结果：我们证明 ChatGPT 拥有丰富的肾移植常识；然而，他们缺乏足够的信息并且信息不准确，需要更深入地了解该主题。此外，ChatGPT 未能为其提供的有关肾移植的任何科学数据提供参考，并且在要求提供参考时，它提供的数据也不准确。
结论：这项简短的可行性研究的结果表明，当提出特定查询时，ChatGPT 可能有能力协助收集数据。然而，应谨慎行事，不应单独将其用作有关医疗保健的研究或决策的补充，因为数据准确性和信息缺失仍然存在挑战。
16、ChatGPT-4 and the Global Burden of Disease Study: Advancing Personalized Healthcare Through Artificial Intelligence in Clinical and Translational Medicine
ChatGPT-4 和全球疾病负担研究：通过临床和转化医学中的人工智能推进个性化医疗保健
来自全面的全球疾病负担 (GBD) 研究的见解与开放人工智能 (AI) 聊天生成预训练变压器版本 4 (ChatGPT-4) 的先进人工智能的融合，带来了改变个性化医疗保健规划的潜力。通过将 GBD 研究的数据驱动结果与 ChatGPT-4 强大的对话功能相结合，医疗保健专业人员可以制定适合患者生活方式和偏好的定制医疗保健计划。我们建议这种创新的合作伙伴关系可以创建一种新型人工智能辅助的个性化疾病负担（AI-PDB）评估和规划工具。对于这一非常规技术的成功实施，确保持续准确的更新、专家监督、并解决潜在的偏见和限制。医疗保健专业人员和利益相关者应采取平衡和动态的方法，强调跨学科合作、数据准确性、透明度、道德合规性和持续培训。通过投资 ChatGPT-4 的独特优势，特别是其新推出的功能（例如实时互联网浏览或插件）以及 GBD 研究，我们可以增强个性化医疗保健规划。这种创新方法有可能改善患者的治疗效果并优化资源利用，并为精准医疗在全球范围内的实施铺平道路，从而彻底改变现有的医疗保健格局。然而，为了在全球和个人层面充分利用这些好处，需要进一步的研究和开发。
20、Training ChatGPT Models in Assisting Urologists in Daily Practice
训练 ChatGPT 模型以协助泌尿外科医生进行日常实践
人工智能（AI）已显示出提高医生准确性和效率的能力。ChatGPT 是一个人工智能聊天机器人，可以通过互联网通过文本与人类互动。它使用大型数据集通过机器学习算法进行训练。在本研究中，我们将使用 ChatGPT API 3.5 Turbo 模型与通用模型的性能进行比较，以帮助泌尿科医生获得准确、有效的医疗信息。该 API 是通过 Python 脚本访问的，该脚本专门用于基于 PDF 格式的 2023 EAU 指南的本研究。这种定制训练的模型可以为医生提供有关特定泌尿科主题的更准确、更及时的答案，从而帮助他们最终提供更好的患者护理。
21、The Capability of ChatGPT in Predicting and Explaining Common Drug-Drug Interactions
ChatGPT 预测和解释常见药物相互作用的能力
ChatGPT 是预测和解释 DDI 的部分有效工具。可能无法立即前往医疗机构获取有关 DDI 信息的患者可以从 ChatGPT 获得帮助。然而，在某些情况下，它可能提供不完整的指导。患者获取 DDI 想法的潜在用途需要进一步改进。结论 ChatGPT 是预测和解释 DDI 的部分有效工具。可能无法立即前往医疗机构获取有关 DDI 信息的患者可以从 ChatGPT 获得帮助。然而，在某些情况下，它可能提供不完整的指导。患者获取 DDI 想法的潜在用途需要进一步改进。结论 ChatGPT 是预测和解释 DDI 的部分有效工具。可能无法立即前往医疗机构获取有关 DDI 信息的患者可以从 ChatGPT 获得帮助。然而，在某些情况下，它可能提供不完整的指导。患者获取 DDI 想法的潜在用途需要进一步改进。
22、Utilizing ChatGPT in clinical research related to anesthesiology: a comprehensive review of opportunities and limitations
在麻醉学相关临床研究中利用 ChatGPT：机会和局限性的全面回顾
聊天生成预训练模型（ChatGPT）是 OpenAI 开发的聊天机器人，它以类似人类的方式回答问题。ChatGPT 是一种 GPT 语言模型，可以理解并响应使用 Transformer 创建的自然语言，这是 Google 于 2017 年首次推出的一种新的人工神经网络算法。ChatGPT 可用于识别研究主题并校对英语写作和 R 脚本以提高工作效率和优化时间。预计在临床环境中积极利用生成人工智能（AI）的尝试将继续。然而，由于AI幻觉症状及其训练数据的限制，ChatGPT在临床研究中广泛使用仍然存在许多局限性。研究人员建议避免在许多传统期刊中使用 ChatGPT 进行科学写作，因为目前缺乏原创性指南，并且 ChatGPT 生成的内容存在抄袭现象。预计未来将有关于这些主题的进一步规定和讨论。
23、Large language models for oncological applications
用于肿瘤学应用的大型语言模型
ChatGPT 等大型语言模型已经获得了公众和科学界的关注。这些模型可以支持肿瘤学家的工作。肿瘤学家应该熟悉大型语言模型以发挥其潜力，同时意识到潜在的危险和局限性。
24、OpenAI ChatGPT interprets Radiological Images: GPT-4 as a Medical Doctor for a Fast Check-Up
OpenAI ChatGPT 解读放射图像：GPT-4 充当快速检查的医生
OpenAl于3月14日发布了GPT-4版本2023年，chatGPT的成功，这是于2022年11月宣布。除了现有的GPT-3功能外GPT-4还具有解译图像的能力。了实现这一点，处理能力和模型都有了显著的提升。处理和解读图像的能力远远超出了人工智能的应用和有效性。在这项研究中，我们将首先探索在医疗保健中使用人工智能(AD的放射图像的解释。然后我们将与GPT-4的图像判读能力进行实验。通过这种方式，我们将解决这样一个问题:人工智能(AI)是否可以取代医疗保健专业人员(例如医生)，或者它是否可以作为决策支持工具，使决策更容易和更可靠。
25、ChatGPT for healthcare providers and patients: Practical implications within dermatology
ChatGPT 对于医疗保健提供者和患者：皮肤科的实际影响
ChatGPT-3 (OpenAI) 的推出引发了围绕使用语言学习模型 (LLM) 作为潜在临床工具的讨论。ChatGPT 是一个免费的在线聊天机器人，它使用基于自然语言的人工智能对用户输入的查询生成复杂的文本响应。最近的研究强调了 ChatGPT 的潜力：一项研究表明，心脏病专家将 ChatGPT 对基本心血管疾病预防问题的回答评为基本适当，而第二个确定的 ChatGPT 可以通过标准化的美国医疗执照考试。这些概念验证的结果展示了法学硕士的有前景的能力；然而，ChatGPT 的实际应用的潜在范围和局限性尚未得到很好的表征。我们旨在总结 ChatGPT 技术，提出与皮肤科医生和患者相关的 5 个未来特定用例领域，并讨论临床部署之前需要考虑的局限性。
26、Using ChatGPT as a Learning Tool in Acupuncture Education: Comparative Study
使用 ChatGPT 作为针灸教育中的学习工具：比较研究
本研究旨在评估 ChatGPT 作为大学针灸课程教育工具的潜力，重点关注其支持学生学习针灸穴位选择、治疗计划和决策的能力。方法我们收集了 2022 年 6 月至 2023 年 5 月期间发表在Acupuncture in Medicine上的案例研究。ChatGPT-3.5 和 ChatGPT-4 都用于根据案例演示生成针灸穴位建议。采用Wilcoxon符号秩检验比较ChatGPT-3.5和ChatGPT-4生成的穴位数量，并计算穴位重叠率。结果在 21 个案例研究中，纳入了 14 个研究进行分析。与 ChatGPT-3.5（5.6，SD 0.6；P <.001）相比，ChatGPT-4 生成的针灸点明显更多（9.0，SD 1.1） 。ChatGPT-3.5（0.40，SD 0.28）和ChatGPT-4（0.34，SD 0.27；P =.67）的穴位重叠率没有显着差异。结论ChatGPT 对于针灸学生来说可能是一个有用的教育工具，为个性化治疗计划提供有价值的见解。但它不能完全取代传统的诊断方法，需要进一步研究以确保其在针灸教育中安全有效的实施。
27、Using ChatGPT to evaluate cancer myths and misconceptions: artificial intelligence and cancer information
使用 ChatGPT 评估癌症神话和误解：人工智能和癌症信息
聊天机器人和其他人工智能系统提供的有关癌症信息质量的数据有限。在这里，我们通过使用“常见癌症神话和误解”网页上的问题，评估 ChatGPT 上癌症信息与国家癌症研究所 (NCI) 答案的准确性。NCI 的答案和 ChatGPT 对每个问题的答案均采用盲法，然后评估准确性（准确：是与否）。每个问题的评分均独立评估，然后在盲法 NCI 和 ChatGPT 答案之间进行比较。此外，还评估了每个单独回复的字数和 Flesch-Kincaid 可读性等级水平。经过专家评审，问题 1 至 13 的 NCI 答案的总体准确度一致百分比为 100%，ChatGPT 输出的总体准确度一致百分比为 96.9% (ĸ = Ƹ0.03，标准误差 = 0.08)。NCI 或 ChatGPT 的答案在字数或可读性方面几乎没有明显差异。总体而言，结果表明 ChatGPT 提供了有关常见癌症神话和误解的准确信息。
28、The exciting potential for ChatGPT in obstetrics and gynecology
ChatGPT 在妇产科领域的令人兴奋的潜力
自然语言处理是人工智能的一个分支，涉及计算机和人类语言之间的交互，近年来随着复杂的深度学习模型的引入，自然语言处理取得了显着的进步。自然语言处理任务（例如文本和语音处理）性能的提高推动了这些模型功能的令人印象深刻的演示。迄今为止，也许没有比 OpenAI 于 2022 年 11 月推出的公开在线聊天机器人 ChatGPT 更具影响力的演示了，该机器人基于称为生成预训练 Transformer 的自然语言处理模型。通过作者向 ChatGPT 提出一系列有关妇产科的问题作为提示，我们评估了模型处理临床相关查询的能力。它的答案表明，以目前的形式，ChatGPT 对于想要了解该领域几乎任何主题的初步信息的用户来说都是有价值的。由于其教育作用仍在界定中，我们必须认识到它的局限性。尽管答案通常雄辩、信息丰富，并且没有明显的错误或错误信息，但我们也观察到了其弱点的证据。一个显着的缺点是训练模型的数据显然不容易更新。此处评估的具体模型似乎不可靠（如果有的话）2021 年之后的源数据。希望数据更新的 ChatGPT 用户需要意识到这一缺点。无法引用消息来源或无法真正理解用户的要求表明它有能力误导。
29、Can ChatGPT draft a research article? An example of population-level vaccine effectiveness analysis
ChatGPT 可以起草研究文章吗？人群水平疫苗有效性分析示例
我们反思了使用 Generative Pre-trained Transformer ChatGPT（OpenAI 于 2022 年 11 月推出的聊天机器人）来起草研究文章的经验。我们的目标是展示 ChatGPT 如何帮助研究人员加快论文起草速度。我们创建了一个由 100 000 名不同年龄、体重指数 (BMI) 和风险状况的医护人员组成的模拟数据集。模拟数据允许分析师测试统计分析技术，例如基于机器学习的方法，而不会损害患者的隐私。以随机住院概率模拟感染。这些虚构的人中的一部分接种了虚构的疫苗，从而降低了感染后住院的可能性。然后，我们使用 ChatGPT 帮助我们决定如何处理模拟数据，以确定疫苗的有效性并起草相关研究论文。数据分析和科学写作中基于人工智能的语言模型是人们日益感兴趣的领域，本示例分析旨在帮助理解如何使用 ChatGPT 来促进这些任务。
30、ChatGPT in pharmacometrics? Potential opportunities and limitations
ChatGPT 在药物计量学中的应用？潜在的机会和限制
本研究探讨了在药理学中使用 ChatGPT 的潜力，重点是开发标准半衰期因子 VIII 的群体药代动力学 (PK) 模型。我们的结果表明，ChatGPT 可用于从文献中准确获取典型 PK 参数，在 R 中生成群体 PK 模型，并开发交互式 Shiny 应用程序来可视化结果。ChatGPT 的语言生成功能可以用最少的编程知识开发 R 代码，并有助于识别和修复代码中的错误。虽然 ChatGPT 具有多种优势，例如能够简化开发流程，但其在药物计量学中的使用也存在局限性和挑战，包括人工智能生成数据的准确性和可靠性，ChatGPT 生成的代码缺乏透明度和可重复性。总体而言，我们的研究证明了在药理学中使用 ChatGPT 的潜力，但研究人员必须仔细评估其用途以满足他们的特定需求。
31、ChatGPT and Ophthalmology: Exploring Its Potential with Discharge Summaries and Operative Notes
ChatGPT 和眼科：通过出院小结和手术笔记探索其潜力
本研究旨在报告大型语言模型 ChatGPT (R)（OpenAI，旧金山，美国）在构建眼科出院摘要和手术笔记方面的能力。
方法： 通过结合角膜、视网膜、青光眼、小儿眼科、神经眼科和眼科整形外科等亚专业的常见眼科手术的陈述构建了一组提示。ChatGPT 的回答由三名外科医生仔细评估，并分析了基于证据的内容、回答的特异性、通用文本的存在、免责声明、事实不准确以及承认错误和挑战不正确前提的能力。
结果： 总共 24 条提示被提交给 ChatGPT。十二个提示评估了其构建出院摘要的能力，同等数量的提示探索了准备手术记录的潜力。我们发现响应是根据所提供输入的质量量身定制的，并且在几秒钟内就提供了。眼科放电总结具有有效但重要的通用文本。当出现适当提示时，ChatGPT 可以在出院摘要中纳入具体药物、后续说明、咨询时间和地点。虽然操作说明很详细，但仍需要进行大量调整。当遇到不准确的事实时，ChatGPT 通常会承认错误并立即纠正。当给出类似的提示时，在后续报告中就可以避免这些错误。
结论： ChatGPT 在眼科出院总结和手术记录方面的表现令人鼓舞。这些可以在几秒钟内快速构建。ChatGPT 针对这些问题的集中培训，包括人工验证步骤，具有对医疗保健产生积极影响的巨大潜力。
32、Artificial intelligence enabled ChatGPT and large language models in drug target discovery, drug discovery, and development
人工智能在药物靶点发现、药物发现和开发中启用 ChatGPT 和大型语言模型
利用LLM进行其他一些重要的分析也可能有助于药物发现研究，比如以文本形式表示的遗传和蛋白质结构数据。最近，遗传和蛋白质结构数据以文本形式表示，可以适用于LLM所促进的自然语言处理（NLP）技术。Madani等人利用深度学习和LLM，展示了一种特殊的LLM，名为“ProGen”，它可以生成不同的蛋白质序列。这种专门的LLM是在来自不同蛋白质家族（约19,000个）的2.8亿个蛋白质序列上进行训练的 。基于人工智能的研究可以提供关于细胞平台及其分子的信息。最近，Heck展示了基于人工智能的工具可以提供70 kDa热休克蛋白的信息。这可能是ChatGPT的应用之一，它有助于蛋白质药物设计。ChatGPT进入研究领域将加速药物发现研究的发展。不同的制药和生物技术公司已经在使用ChatGPT和LLM来发现新的治疗分子，这将最终很快惠及患者。
获取以下我们精选的32篇AI大模型&GPT+医学文献。
大语言模型（LLM)|ChatGPT相关文章（以下点击可阅读）：
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