LLMs在臨床試驗中有許多應用，包括改善病患配對、簡化計劃、分析文本、協助撰寫文件，甚至透過聊天機器人提供同意書。儘管前景看好，但仍需克服準確性和法律挑戰。整合LLMs到臨床試驗可能提高效率和病患參與度，但必須謹慎思考和投資。 PubMed DOI

全球醫療系統正面臨成本上升、醫療人力短缺和需求複雜等挑戰，正在努力改變。以病人為中心的價值導向醫療保險模式被採用，以提升護理品質並控制成本。數位化技術支持這些改變，健康資訊系統（HIS）管理醫療數據流動。未來HIS可能會採用模塊化設計，提高靈活性並整合人工智慧等工具。歐洲臨床數據庫（EuCliD®）是多國醫療專業人員使用的多語HIS，提供病人管理、報告、行動應用和自動化功能。 PubMed DOI

整合電子病歷與機器學習可提高病人結果預測的準確性。研究指出，加入病人背景資料可增進預測死亡率的準確性。結合非臨床因素與臨床數據可強化預測效果。GPT-4等生成模型可提取臨床註記中的社會與行為因素，提升機器學習表現。這項研究對臨床決策與病人結果預測具重要意義，凸顯生成模型在機器學習預測中的潛力。 PubMed DOI

這篇文章討論了臨床醫學中數位科技的演進，並強調在病人受益的情況下平衡科技、臨床專業知識和人文價值的重要性。監管機構正著重通過臨床試驗和倡議來改善醫療保健，例如「世界衛生組織的數位干預指南」和「食品藥物管理局的數位健康卓越中心」。 PubMed DOI

為了提升醫療服務，必須整合臨床試驗知識與實際護理。目前問題在於臨床試驗與醫療系統分離，導致效率不佳，也無法滿足病患需求。解決方法包括明確規範、有效研究設計、電子健康紀錄整合，以及激勵措施來協調利益相關者。整合兩者對於提升醫療服務至關重要。 PubMed DOI

證據在癌症治療中至關重要，AI可協助收集和分析真實世界數據，提供更好的治療方案。然而，AI整合到臨床護理仍需克服計算、泛化、可解釋性和可靠性等挑戰。 PubMed DOI

美國在新醫療產品方面表現優異，但在臨床實踐證據生成上仍有進步空間。私人支付者扮演關鍵角色，可透過制定保險範圍、影響護理實踐、提供產品評估數據等方式改善證據生成。支付者可降低臨床試驗障礙、資助重要試驗、與醫療界合作滿足證據需求，並改善索賠數據可用性。遵循FDA建議可確保多元社區參與研究，提升護理相關證據。支付者參與有益醫療創新，隨著護理與研究整合增長，其重要性日益提升。 PubMed DOI

循證醫學（EBM）起源於20世紀末的麥克馬斯特大學，旨在結合最佳研究證據、臨床專業知識及病人偏好。健康資訊研究單位（HiRU）於1985年成立，最初教導醫師如何使用調製解調器搜尋MEDLINE。隨著電子平台如PubMed的出現，研究和指導方針的獲取方式大幅改變。HiRU在2000年代初開發了臨床查詢功能，提升搜尋精確度。如今，HiRU運用機器學習和大型語言模型（LLMs）來篩選大量資訊，並強調負責任的人工智慧在臨床實踐中的重要性。 PubMed DOI

全球腎臟服務越來越多地使用數位健康技術，特別是腎臟電子病人報告結果系統（ePRO）。這些系統讓腎病患者能即時以電子方式報告健康數據，改善與照護團隊的溝通。雖然ePRO系統在研究中表現良好，但在臨床應用上仍不確定。相較於傳統紙本方法，ePRO提高了效率和病人照護，但也可能加劇醫療不平等，增加工作人員負擔。為促進ePRO系統的發展，可透過國家腎臟登記系統、先進數據技術及各方利益相關者的參與來推動。 PubMed DOI

精準醫療雖然帶來健康上的好處，但也面臨數據管理複雜、跨領域合作需求及專業人員教育等挑戰。為了解決這些問題，整合各領域專家知識至關重要，尤其是計算專家與醫療人員的合作。大型語言模型如GPT-4和Claude 3的出現，讓非專業人士也能接觸複雜數據。斯坦福數據海洋（SDO）透過可擴展的雲端平台，提供AI導師和數據可視化工具，促進教育與研究，特別支持經濟弱勢及邊緣化社群，提升生物醫學研究的跨學科合作。 PubMed DOI