Исследование ожиданий и потребностей в использовании больших языковых моделей в университетских клиниках Баварии.

Рассел С. и Норвиг П. Искусственный интеллект, глобальное издание, современный подход (Pearson Deutschland, 2021).

Эйзенштейн, Дж. Введение в обработку естественного языка (MIT Press, 2019).

Чанг, Ю. и др. Опрос по оценке больших языковых моделей. АКМ Транс. Интел. Сист. Технол. 15, 1–45 (2024).

Google Академика

OpenAI и др. Технический отчет GPT-4. электронные распечатки arXiv arXiv:2303.08774(2023).

Ван, Б. и др. Предварительно обученные языковые модели в биомедицинской области: систематический обзор. АКМ Компьютер. Выж. 56, 1–52 (2023).

Google Академика

Тирунавукарасу, А.Дж. и др. Большие языковые модели в медицине. Нат. Мед. 29, 1930–1940 (2023).

Google Академика

Патель, С.Б. и Лам, К. Чатгпт: Будущее выписных резюме? Ланцетная цифра. Здоровье 5, e107–e108 (2023 г.).

Google Академика

Айерс, JW и др. Сравнение ответов врачей и чат-ботов с искусственным интеллектом на вопросы пациентов, опубликованные на общедоступном форуме в социальных сетях. Стажер ЖАМА. Мед. 183, 589–596 (2023).

Google Академика

Сингхал, К. и др. Большие языковые модели кодируют клинические знания. Природа 620, 172–180 (2023).

Google Академика

Владика Дж., Шнайдер П. и Маттес Ф. MedREQAL: Изучение воспоминания медицинских знаний о больших языковых моделях посредством ответов на вопросы. В выводах Ассоциации компьютерной лингвистики: ACL 2024, (ред. Ку, Л.-В. и др.) 14459–14469, (Ассоциация компьютерной лингвистики, 2024 г.).

Гилсон А. и др. Как программа Chatgpt проходит экзамен на получение медицинской лицензии в США (USMLE)? последствия больших языковых моделей для медицинского образования и оценки знаний. ЖМИР Мед. Образование. 9, е45312 (2023).

Google Академика

Хагер П. и др. Оценка и смягчение ограничений больших языковых моделей при принятии клинических решений. Нат. Мед. 30, 2613–2622 (2024).

Google Академика

Клусманн Дж. и др. Будущий ландшафт больших языковых моделей в медицине. Коммун. Мед. 3, 141 (2023).

Google Академика

Лай Дж., Ган В., Ву Дж., Ци З. и Филип С.Ю. Большие языковые модели в праве: обзор. AI Open (2024).

Бирхане А., Касирзаде А., Лесли Д. и Вахтер С. Наука в эпоху больших языковых моделей. Нат. Преподобный физ. 5, 277–280 (2023).

Google Академика

Каснечи, Э. и др. Чат навсегда? о возможностях и проблемах больших языковых моделей для образования. Учиться. Индивид. Отличие. 103, 102274 (2023).

Google Академика

Пинто душ Сантос, Д. и др. Отношение студентов-медиков к искусственному интеллекту: многоцентровый опрос. Евро. Радиол. 29, 1640–1646 (2019).

Скотт, И.А., Картер, С.М. и Койера, Э. Исследование отношения заинтересованных сторон к ИИ в клинической практике. BMJ Health Информ. 28 (2021).

Абд-Алразак А. и др. Большие языковые модели в медицинском образовании: возможности, проблемы и будущие направления. ЖМИР Мед. Образование. 9, е48291 (2023).

Google Академика

Тиан, С. и др. Возможности и проблемы чата и больших языковых моделей в биомедицине и здравоохранении. Краткий. Биоинформ. 25, bbad493 (2024).

Google Академика

Лю Н., Шапира П. и Юэ X. Отслеживание развития исследований в области искусственного интеллекта: построение и применение новой стратегии поиска. Наукометрика 126, 3153–3192 (2021).

Google Академика

Кульманн С. и Хойбергер М. Цифровая трансформация на местном уровне: реализация, влияние и ограничения с точки зрения Германии. Управление государственными деньгами. 43, 147–155 (2023).

Google Академика

Ценкер С. и др. Соответствующее требованиям защиты данных широкое согласие на вторичное использование медицинских данных и человеческих биообразцов для (био)медицинских исследований: на пути к новому немецкому национальному стандарту. Дж. Биомед. Информ. 131, 104096 (2022).

Google Академика

Ладд, М.Е. Регулирование медицинского оборудования и его влияние на разработку и исследование устройств в Германии. З. Мед. Физ. 33, 459 (2023).

Google Академика

фон Ведель П. и др. Влияние оцифровки больниц на клинические результаты и удовлетворенность пациентов: общенациональный множественный регрессионный анализ в немецких больницах. Дж. Мед. Интернет Рес. 24, е40124 (2022).

Google Академика

Вайнерт Л., Мюллер Дж., Свенссон Л. и Хайнце О. Взгляд лиц, принимающих решения в области информационных технологий, на факторы, влияющие на внедрение и внедрение технологий искусственного интеллекта в 40 немецких больницах: описательный анализ. ЖМИР Мед. Информ. 10, e34678 (2022).

Google Академика

Маассен О. и др. Будущие требования к применению медицинского искусственного интеллекта и ожидания врачей в университетских больницах Германии: Интернет-опрос. Дж. Мед. Интернет Рес. 23, е26646. (2021).

Google Академика

Юсупов Э., Шпорер К. и Хайнцль А. Угрозы идентичности как причина сопротивления искусственному интеллекту: опрос студентов-медиков и специалистов. JMIR Formative Res. 6, е28750 (2022 г.).

Google Академика

Тангадулрат П. и др. Использование чатгпта для клинической практики и медицинского образования: перекрестное исследование мнений студентов-медиков и врачей. JMIR Medical Education 9, e50658 (2023).

Google Академика

Ганджеви, К. и др. Осведомленность и использование Chatgpt и больших языковых моделей (LLM). Проспективный перекрестный опрос студентов-медиков. Цифра PLoS. Здоровье 3, е0000596 (2024).

Google Академика

Спотниц, М. и др. Обзор мнений врачей о полезности больших языковых моделей. Прил. Клин. Информ. 15, 306–312 (2024).

Google Академика

Перейра С., Коста Дж. и Ханшайд Т. Отношение, восприятие и использование больших языковых моделей студентами-медиками в образовании: исследование на основе анкет. Журнал Общества медицинских наук Лиссабона 169 (2025 г.).

Чаттерджи, А. и др. Как люди используют чатгпт. Рабочий документ 34255, Национальное бюро экономических исследований (2025).

Ким Дж. и др. Ограничения больших языковых моделей при решении клинических проблем, возникающие из-за негибкости рассуждений. наук. Реп. 15, 39426 (2025 г.).

Google Академика

Кланг, Э. и др. Стратегия экономически эффективного использования модели большого языка в масштабе системы здравоохранения. Цифра NPJ. Мед. 7, 320 (2024).

Google Академика

Ахмед, С.К. и др. Сила чатгпта в революционном преобразовании системы здравоохранения в сельской местности. Наука о здоровье. Отчет 6, e1684 (2023 г.).

Google Академика

Висенте А.М., Балленсифен В. и Йонссон Ж.-И. Как персонализированная медицина изменит здравоохранение к 2030 году: концепция icpermed. Дж. Перевод. Мед. 18, 1–4 (2020).

Google Академика

Яо, С. и др. Дерево мыслей: Обдуманное решение проблем с помощью больших языковых моделей. Адв. Нейронный. Инф. Процесс. Сист. 36, 11809–11822 (2023).

Google Академика

Пан Л., Албалак А., Ван Х. и Ван В. Logic-LM: расширение возможностей больших языковых моделей с помощью символьных решателей для верных логических рассуждений. В выводах Ассоциации компьютерной лингвистики: EMNLP 2023 (ред. Буамор, Х. и др.) 3806–3824, (Ассоциация компьютерной лингвистики, 2023 г.).

Вэй, Дж. и др. Подсказки по цепочке мыслей вызывают рассуждения в больших языковых моделях. В достижениях в области нейронных систем обработки информации, Vol. 35 (ред. Койеджо, С. и др.) 24824–24837 (Curran Associates, Inc., 2022).

Чжао, Х. и др. Объяснимость больших языковых моделей: опрос. АКМ Транс. Интел. Сист. Технол. 15, 1–38 (2024).

Google Академика

Го, Д. и др. Deepseek-r1 стимулирует рассуждения в фильмах посредством обучения с подкреплением. Природа 645, 633–638 (2025).

Google Академика

Льюис, П. и др. Генерация с расширенным поиском для наукоемких задач NLP. Адв. Нейронный. Инф. Процесс. Сист. 33, 9459–9474 (2020).

Google Академика

Фербер Д. и др. Gpt-4 для поиска информации и сравнения руководств по медицинской онкологии. Нейм Ай 1, AIcs2300235 (2024).

Владика Дж. и Маттес Ф. Проверка научных фактов: обзор ресурсов и подходов. В выводах Ассоциации компьютерной лингвистики: ACL 2023, (ред. Роджерс, А. и др.) 6215–6230. (Ассоциация компьютерной лингвистики, 2023 г.).

Зерилли Дж., Нотт А., Маклорен Дж. и Гаваган К. Алгоритмическое принятие решений и проблема управления. Разум. Мах. 29, 555–578 (2019).

Google Академика

Дас, Б.К., Амини, М.Х. и Ву, Ю. Проблемы безопасности и конфиденциальности больших языковых моделей: опрос. АКМ Компьютер. Выж. 57, 1–39 (2025).

Google Академика

Сюняев А., Дюнбейл С., Мауро К., Леймейстер Дж. М. и Крчмар Х. ИТ-стандарты в здравоохранении: обзор и перспективы развития с внедрением сервис-ориентированных архитектур. В «Информатике, 2010 г.» Наука о сервисе – новые перспективы информатики (2010).

Владика Дж., Мейзенбахер С., Прейс М., Клименко А. и Маттес Ф. К структурированному обзору вариантов использования обработки естественного языка в юридической сфере: немецкий взгляд. На 30-й Американской конференции по информационным системам AMCIS 2024 (Ассоциация информационных систем, 2024 г.).

Шитц Дж. и др. Опрос врачей-клиницистов по вопросам использования искусственного интеллекта в офтальмологии, дерматологии, радиологии и радиационной онкологии. Нат. Новости. (2021).

Коллаборация Баварии. (По состоянию на 1 апреля 2025 г.).

Комитет по этике Тума. https://www.tum.de/en/about-tum/organization/ethics-committee. (По состоянию на 1 апреля 2025 г.).

Офис по защите данных Тум. https://www.datenschutz.tum.de/datenschutz/verarbeitungstaetigkeit/. (По состоянию на 1 апреля 2025 г.).

etic – электронный инструмент для составления документов информированного согласия. (По состоянию на 1 апреля 2025 г.).

Браун В. и Кларк В. Использование тематического анализа в психологии. Квал. Рез. Психол. 3, 77–101 (2006).

Google Академика