這項研究發現，運用進階提示工程（像是設定任務、情境、角色、範例和格式）來問ChatGPT，可以明顯提升給病人的資訊品質和實用性，尤其對不懂醫學術語的人幫助更大。設計好的提示能讓ChatGPT回應更貼心、實用，像是提供就診時可問的問題。建議未來多用這些方法，也可進一步做實證研究。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

2024年 IPHIE Master Class 集結全球師生，深入討論大型語言模型在醫療的應用。大家一起設計問卷、分析數據，不只學到技術，也提升了領導和溝通能力。這次經驗凸顯了國際團隊合作在健康資訊學教育中的關鍵角色。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

最新回顧415篇研究發現，像GPT-4這類大型語言模型在醫療領域應用很快，主要用於臨床決策、病患資訊和醫療教育。多數研究重點在問答和文本分類，評估指標以準確度為主，但對安全性和效率的討論較少，顯示還需要標準化評估，才能安心整合進醫療流程。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

**重點摘要：** CancerCare Navigator 利用先進的 AI 技術（RAG 和 LLMs），為乳癌、肺癌和前列腺癌患者提供客製化、依據實證的建議。這篇論文討論了目前提升系統準確度和情境理解能力的努力，目的是要讓癌症照護支援更完善。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，把 ChatGPT 整合到營養師工作流程後，不但能大幅節省紀錄和諮詢時間，還能提升行動化、無紙化作業效率，讓營養師更滿意工作。AI 協助下，紀錄品質和臨床效率都變更好，展現 AI 在現代營養照護的實用價值。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

**重點摘要：** 這項研究提出了一種新的方法，能夠結合規則和AI來辨識自由文字餐點描述中的食物。實地實驗數據顯示，有專家協助時，大家會做出更健康的餐點選擇。ChatGPT 也能協助標註食物，這有機會讓營養相關的App設計變得更好。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

**重點摘要：** 這項研究利用大型語言模型從臨床紀錄中擷取健康社會決定因素（SDOH），並分析這些因素對心臟衰竭再住院的影響。結果發現，像是吸菸和交通不便等重要的SDOH，與較高的再住院風險有關，這些發現提供了可行的建議，有助於降低再住院率並提升照護品質。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，單一大型語言模型（LLM）無法在所有文獻篩選資料集都表現最佳，且準確度會受資料集內相關文獻比例影響。不過，透過多數決或集成多個模型，篩選效果通常會更好，顯示結合多個LLM有助於提升系統性文獻回顧的自動化篩選效率。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究發現，利用GPT-4o產生的12個標準化病人案例，經專家審查後被認為真實且準確，醫學生互動後也給予好評。這顯示AI生成的病人案例能有效補充傳統訓練，對台灣醫學教育有實質幫助。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ClinicalBERT在臨床紀錄的早期診斷預測上表現比GPT-4更好，特別是在呼吸道疾病預測的F1-score最高達0.952。雖然GPT-4的召回率較高，但精確度較低。整體來看，ClinicalBERT的診斷能力更強且表現更均衡。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡