这篇论文探讨了大型语言模型 (例如 ChatGPT 和 LLMs) 在牙科领域应用的可能性，其中包括自动化牙科诊断和跨模态牙科诊断，并阐述了它们在牙科临床应用中的潜在作用和对临床和研究的颠覆性影响。

Mar, 2023

本研究探讨了大型语言模型，如 OpenAI ChatGPT 在医学成像方面的变革潜力。通过公共数据辅助，这些模型增强了放射科医生的解释技能，提高患者与医生之间的沟通，并简化了临床工作流程。本文提出了一个分析框架，解释了 LLMs 与医学成像利益相关者（包括企业、保险机构、政府、研究机构和医院）之间的复杂相互作用，通过详细分析、实例应用和探讨其广泛影响及未来方向，旨在引发就 AI 助力医疗保健的战略规划和决策的讨论。

Jun, 2023

本文介绍了一种创新方法 DiagGPT，将大型语言模型（LLMs）扩展到任务导向对话（TOD）场景，并通过实验证明 DiagGPT 在 TOD 方面表现出色，显示出实际应用的潜力。

Aug, 2023

该研究提出了一种创新的方法，在临床决策中应用大型语言模型（LLMs），重点关注 OpenAI 的 ChatGPT。我们的方法介绍了在数据稀缺情况下，采用上下文提示（策略性地设计了包括任务描述、特征描述和领域知识整合的提示）进行高质量二元分类任务的应用。我们的研究探索了 LLMs 基于零样本和少样本提示学习的动态性，通过比较 OpenAI 的 ChatGPT 在不同数据条件下与传统监督式机器学习模型的性能，旨在提供对不同数据可用性下提示工程策略有效性的见解。这篇论文架起了人工智能和医疗保健之间的桥梁，提出了一种新的 LLMs 在临床决策辅助系统中的应用方法，并强调了提示设计、领域知识整合和灵活学习方法在增强自动化决策方面的变革潜力。

Aug, 2023

通过对多个 LLM 模型的研究，本文不仅提供了全面的概述，还明确了现有挑战，并指出了未来的研究方向。该综述提供了关于生成型人工智能的当前状态的全面观点，为进一步的探索、增强和创新提供了启示。

Mar, 2024

本文研究大型语言模型（LLMs）对人工智能研究的影响。通过以 GPT3.5 / ChatGPT3.4 和 ChatGPT 4 为例，我们展示这些模型具有什么样的功能，并且这些模型令人们瞩目的领域覆盖速度证明了这个趋势正在逐渐变成实现通用智能的强劲迹象。这些模型的创新也将随着这些人工智能系统的成熟而扩大，并将展示出在我们社会的多个方面具有重要影响的不可预见的应用。

May, 2023

该研究调查了大型语言模型在生物医学和健康领域中的多种应用，包括生物医学信息检索、问答、文本摘要、信息提取和医学教育等，并研究了 LLM 是否具有革新这些任务的能力，发现 LLMs 在生物医学文献生成方面已取得了显著进展，但在其他方面，其进展并不太大。虽然大型语言模型在生物医学与健康领域应用的潜力巨大，但其使用也存在某些风险和挑战，例如可疑生成的信息以及涉及敏感病人数据的法律和隐私问题。

Jun, 2023

评估 ChatGPT 在门诊指导中提供的回复一致性，包括版本内回复分析和版本间比较，结果表明 ChatGPT-4.0 的内部回复一致性显著高于 ChatGPT-3.5，并且两者的最佳推荐都具有中等一致性。然而，版本间的一致性相对较低，指示两个版本之间几乎没有匹配的推荐。此外，只有 50％的最佳推荐在比较中完全匹配。ChatGPT-3.5 的回复更可能是完整的，相较于 ChatGPT-4.0，这表明两个版本之间存在信息处理和回复生成的可能差异。这些发现提供了关于 AI 辅助门诊运作的见解，同时也促进了对 LLM 在医疗利用中的潜力和限制的探索。未来的研究可能会根据人体工程学和人因原则，精确地根据有效门诊分诊的特定需求，谨慎优化 LLM 和 AI 在医疗系统中的整合。

Apr, 2024

该研究综述了语言模型在医学成像领域中的应用，重点介绍了不同应用，如图像字幕、报告生成、报告分类、查找提取、视觉问答、可解释性诊断等，并探讨了语言模型在医学影像分析中的潜在优点，包括提高临床工作流程效率、降低诊断错误、协助医疗保健专业人员提供及时准确的诊断。

Apr, 2023

该研究评估了在阿拉伯语中使用经过微调的 ChatGPT 模型作为个人医疗助手的潜力，并通过自动评估和人工评估证明它在医疗援助方面具有光明前景。

Dec, 2023