<think> 好，我要分析這篇有關ChatGPT 3.5在腫瘤學筆記中提取結構化資料的研究。首先，看看研究目的，作者想探討如何利用大型語言模型從電子健康紀錄中提取有用的資料，特別是在癌症研究領域。這應該是基於假設，這些模型能夠有效地從非結構化的臨床筆記中提取結構化資料，從而提高資料的可用性和互操作性。 接下來，看看方法與設計。研究使用了四種提示工程策略：零樣本、零樣本加上脈絡、少樣本和少樣本加上脈絡。這些策略應該是合理的，因為它們涵蓋了不同的訓練數據情境。優點是能夠全面評估模型在不同情境下的表現，但潛在缺陷可能在於樣本數量是否足夠，以及提示工程的設計是否最佳。 數據解釋與結果方面，研究發現少樣本提示反而降低了準確性，脈絡並不能一致改善準確性。模型在提取Gleason分數和年齡方面表現非常好，F1分數高達0.99，但在辨識姑息治療和疼痛情況上則稍低，F1分數0.86。這可能意味著模型在數值資料上的表現優於類別資料，或者在特定類別的辨識上存在挑戰。 在局限性與偏見方面，研究可能存在樣本數量不足、筆記格式的單一性，以及特定的臨床情境的限制。未考慮到的偏見可能包括模型對特定詞彙的依賴，或者在不同醫院或不同醫生的筆記之間的差異。 臨床及未來研究意涵方面，這項研究展示了大型語言模型在提高醫療與臨床研究互操作性上的潛力。未來可以考慮增加更多樣本，改進提示工程策略，並在不同醫院和不同類型的筆記上測試模型的表現。 其他可能的解釋或觀點包括，模型在特定任務上的表現可能受到訓練資料和提示設計的影響，未來需要更深入的優化和測試。 </think> ### 1. 研究目的與假設 研究旨在探索ChatGPT 3.5在提取結構化癌症資料方面的應用潛力，假設該模型能有效從非結構化筆記中提取所需資料。 ### 2. 方法與設計 研究使用四種提示策略，合理評估模型在不同情境下的表現，優點是全面，但樣本數量可能不足，提示設計可能不夠最佳。 ### 3. 數據解釋與結果 模型在數值資料（如Gleason分數）上表現優異（F1=0.99），但在類別辨識（如疼痛情況）上稍低（F1=0.86），可能反映模型在不同資料類型上的差異表現。 ### 4. 局限性與偏見 研究樣本量可能不足，筆記格式單一，存在模型依賴特定詞彙的偏見，未考慮不同醫院或醫生的筆記差異。 ### 5. 臨床及未來研究意涵 研究展示了提升醫療與研究互操作性的潛力，未來可增加樣本量，改進提示策略，並在多樣化筆記上測試模型。 ### 6. 其他觀點 模型表現可能受訓練資料和提示設計影響，未來需深入優化和測試，探討不同資料類型的挑戰和解決方案。