Leveraging GPT-4 for Identifying Clinical Phenotypes in Electronic Health Records: A Performance Comparison between GPT-4, GPT-3.5-turbo and spaCy's Rule-based & Machine Learning-based methods.
運用 GPT-4 辨識電子健康記錄中的臨床表現型：GPT-4、GPT-3.5-turbo 和 spaCy 的基於規則及機器學習方法的表現比較。 bioRxiv 2023-10-31

研究使用OpenAI的GPT-4模型分析非小細胞肺癌患者病歷，結果顯示GPT-4在臨床表現上優於其他模型。GPT模型的上下文識別能力強，不需明確規則，與SpaCy不同。GPT-4的預訓練和模式識別能力提升臨床表型辨識，比起基於規則的模型，更有助於病患照護。 PubMed DOI

Using Large Language Models to Annotate Complex Cases of Social Determinants of Health in Longitudinal Clinical Records.
使用大型語言模型來標註長期臨床記錄中複雜的社會健康決定因素案例。 medRxiv 2024-05-07

社會健康決定因素（SDoH）對健康影響很大，其中住房穩定性至關重要。電子健康記錄（EHRs）中包含有用的SDoH資訊，但常為非結構化，需要透過自然語言處理（NLP）進行分析。新的NLP技術如GPT-4能有效辨識住房不穩定性，雖然在偵測上有高召回率，但精確度較低。LLMs提供擴展且成本效益高的解決方案，同時召回率也較高。結合LLMs和人工審查可提高數據分析效率，支持醫療系統提供更主動的病人護理。 PubMed DOI

Evaluating the accuracy of a state-of-the-art large language model for prediction of admissions from the emergency room.
評估一款最先進的大型語言模型在預測急診入院情況的準確性。 J Am Med Inform Assoc 2024-05-21

人工智慧和大型語言模型可輔助急診室運作，幫助醫生判斷病人是否需要住院。一項使用紐約市醫院真實數據的研究發現，GPT-4模型在預測急診病人入院情況方面表現優異。建議大型語言模型可成為醫療決策支援工具，進一步改進以提高效能。 PubMed DOI

A systematic evaluation of the performance of GPT-4 and PaLM2 to diagnose comorbidities in MIMIC-IV patients.
GPT-4和PaLM2在MIMIC-IV患者中診斷合併症表現的系統評估。 Health Care Sci 2024-06-28

研究用醫院病歷數據評估GPT-4和PaLM2的診斷準確度，結果發現GPT-4達93.9%，PaLM2為84.7%。顯示人工智慧可協助減少診斷錯誤，但仍需人類監督。整合AI到醫療面臨道德、責任和監管挑戰。 PubMed DOI

Leveraging GPT-4 for identifying cancer phenotypes in electronic health records: a performance comparison between GPT-4, GPT-3.5-turbo, Flan-T5, Llama-3-8B, and spaCy's rule-based and machine learning-based methods.
利用 GPT-4 在電子健康記錄中識別癌症表現：GPT-4、GPT-3.5-turbo、Flan-T5、Llama-3-8B，以及spaCy基於規則和機器學習方法的性能比較。 JAMIA Open 2024-07-04

研究使用OpenAI的GPT-4模型分析非小細胞肺癌患者的電子健康記錄，結果顯示GPT-4在識別疾病階段、治療和進展方面比其他模型表現更好。這表示GPT-4在臨床表現型提取上比基於規則的模型更有效率，具有更高的精確度、召回率和F1分數。GPT模型在醫療領域有著重要的應用價值，因為它們提供了更好的上下文理解和臨床表現型識別能力。 PubMed DOI

The potential and pitfalls of using a large language model such as ChatGPT, GPT-4, or LLaMA as a clinical assistant.
使用大型語言模型如ChatGPT、GPT-4或LLaMA作為臨床助手的潛力與陷阱。 J Am Med Inform Assoc 2024-07-17

研究評估了大型語言模型在醫療保健領域的應用，尤其是在改善患者護理方面。使用MIMIC-III數據庫的電子健康記錄，測試了這些模型在識別特定疾病患者方面的效能。GPT-4在辨識COPD、CKD、PBC和Cancer Cachexia患者方面表現優異，而ChatGPT和LLaMA3則稍遜。儘管LLMs有潛力，但在臨床應用前仍需解決錯誤、解釋不足和倫理問題。進一步研究將有助於提升模型訓練和設計，以更好地應用於醫療保健。 PubMed DOI

The diagnostic and triage accuracy of the GPT-3 artificial intelligence model: an observational study.
GPT-3 人工智慧模型的診斷與分流準確性：一項觀察性研究。 Lancet Digit Health 2024-07-26

這項研究評估了AI語言模型GPT-3在診斷和分診的表現，並與一般人和醫生進行比較，使用了48個醫療案例。結果顯示，GPT-3在88%的案例中準確診斷，優於一般人（54%），但低於醫生（96%）。在分診準確性方面，GPT-3達70%，接近一般人（74%），但仍低於醫生（91%）。雖然GPT-3對預測的信心合理，但在急迫案例中準確性下降，偶爾會將緊急案例降為次要。總體而言，GPT-3的診斷表現不錯，但分診效果仍不如醫生。 PubMed DOI

Accuracy Evaluation of GPT-Assisted Differential Diagnosis in Emergency Department.
急診部門中 GPT 輔助鑑別診斷的準確性評估。 Diagnostics (Basel) 2024-08-29

在急診部門，快速且準確的診斷對病人結果和醫療效率非常重要。本研究評估了ChatGPT-3.5和ChatGPT-4在根據急診入院前24小時的電子健康紀錄生成鑑別診斷清單的表現。結果顯示，兩者在預測身體系統層級的診斷上都相當準確，GPT-4稍優於GPT-3.5，但在具體診斷類別上表現不一，精確度較低。值得注意的是，GPT-4在幾個關鍵類別中展現了更高的準確性，顯示其在處理複雜臨床情況上的優勢。 PubMed DOI

Large Language Models Improve the Identification of Emergency Department Visits for Symptomatic Kidney Stones.
大型語言模型改善了對有症狀腎結石的急診就診識別。 medRxiv 2024-08-30

這項研究探討大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4和GPT-3.5，如何分析急診部報告以識別與腎結石相關的就診。研究使用標註過的數據集，透過提示優化和微調來提升模型表現。結果顯示，GPT-4的宏觀F1分數達0.833，明顯優於基準系統的0.71，而GPT-3.5則為0.796。研究還發現，GPT-4在種族和性別偏見方面表現良好，顯示出其在臨床文本分析的潛力。 PubMed DOI

Utilizing large language models in infectious disease transmission modelling for public health preparedness.
在公共衛生準備中利用大型語言模型進行傳染病傳播建模。 Comput Struct Biotechnol J 2024-09-17

這項研究探討了OpenAI的ChatGPT如何協助公共衛生工作者開發疾病傳播模型，以制定感染控制策略。透過案例研究，公共衛生工作者與ChatGPT合作，創建符合10天流行病學數據的數學模型，並進行代碼生成、精煉和除錯，估算基本繁殖數（Ro）和最終疫情規模。最終模型重現疫情曲線，Ro為4.19，最終疫情規模達98.3%。研究顯示，ChatGPT能加速模型開發，降低技術門檻，改善全球疫情應對能力，特別在資源有限的環境中。 PubMed DOI

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