Embracing Large Language Models for Medical Applications: Opportunities and Challenges.
運用大型語言模型於醫學應用：機會與挑戰。 Cureus 2023-07-01

大型語言模型（LLMs）有潛力改變醫學，提升診斷和臨床決策。成功整合需要應對醫學領域的挑戰，包括遷移學習、微調、強化學習、跨學科合作、教育、評估、倫理、隱私和法規。透過全面方法和跨學科合作，LLMs能負責任地融入醫療實踐，造福患者並改善健康結果。 PubMed DOI

A framework enabling LLMs into regulatory environment for transparency and trustworthiness and its application to drug labeling document.
將此醫學文章的標題翻譯為繁體中文：「將LLMs引入監管環境以提升透明度和可信度的框架及其應用於藥物標籤文件」。 Regul Toxicol Pharmacol 2024-04-05

LLMs如ChatGPT可幫助監管機構處理龐大文件，但需克服專有信息處理、定製功能及輸出透明度挑戰。askFDALabel框架專為FDA藥物標籤開發，包含語義搜索和問答/文本生成模組，支援全面查詢。此框架可使小型LLMs成本效益地執行監管應用，展示了LLMs如何支持監管機構運作。 PubMed DOI

Using large language models for safety-related table summarization in clinical study reports.
使用大型語言模型進行臨床研究報告中與安全相關的表格摘要。 JAMIA Open 2024-05-31

LLMs在臨床試驗文件生成上有潛力。輝瑞挑戰使用LLMs自動化臨床試驗文件，尤其是為CSRs創建安全表摘要。評估顯示性能差異，特別是在事實準確性和寫作風格方面。團隊多使用GPT模型，改進方向包括表格輸入、上下文添加和微調。挑戰結果顯示LLMs在自動化CSRs中表格摘要有潛力，強調需優化人類輸入和持續研究。 PubMed DOI

Enhancing readability of USFDA patient communications through large language models: a proof-of-concept study.
透過大型語言模型提升美國FDA患者溝通的易讀性：概念驗證研究。 Expert Rev Clin Pharmacol 2024-06-01

研究發現使用大型語言模型（LLMs）可以提升美國FDA發布的藥物安全通訊易讀性，讓患者更容易理解。透過ChatGPT 4.0©和Gemini©等LLMs，將閱讀難度下降至六年級水準，保持準確性和重要訊息。顯示LLMs有助於簡化健康資訊，但仍需進一步研究應用在不同語言和真實情境中的患者。 PubMed DOI

Evaluation and mitigation of the limitations of large language models in clinical decision-making.
評估和緩解大型語言模型在臨床決策中的限制。 Nat Med 2024-07-04

大型語言模型(LLMs)在臨床決策中或許有好處，但目前還不適合實際醫療使用。一項研究指出，LLMs在真實病例中無法正確診斷、無法遵循指引、難以解釋檢驗結果，且難以整合到臨床流程中，可能危害患者健康。需要更多研究以改進LLMs在臨床決策的應用。 PubMed DOI

Unlocking the Potential of Free Text in Electronic Health Records with Large Language Models (LLM): Enhancing Patient Safety and Consultation Interactions.
利用大型語言模型 (LLM) 解鎖電子健康紀錄中自由文本的潛力：提升病人安全與諮詢互動。 Stud Health Technol Inform 2024-08-23

這篇論文探討大型語言模型（LLMs）在電腦媒介臨床諮詢中的應用潛力，涉及醫生、電子健康紀錄（EHR）系統和病人。儘管自然語言處理（NLP）已有進展，但EHR中的自由文本數據尚未被充分利用。LLMs擅長理解和生成自然語言，能有效處理臨床對話。論文建議透過針對特定任務的預訓練和微調，醫療提供者可利用自由文本來識別病人安全問題、支持診斷，並改善臨床互動。作者認為，微調的LLMs結合提示工程，能提升初級護理諮詢的效率與效果。 PubMed DOI

A future role for health applications of large language models depends on regulators enforcing safety standards.
大型語言模型在健康應用中的未來角色取決於監管機構執行安全標準。 Lancet Digit Health 2024-08-23

大型語言模型（LLMs）如GPT-4在醫療領域的應用帶來了機會與挑戰。雖然它們能提升醫療服務與病人照護，但也引發了監管與安全問題，如高變異性、缺乏可解釋性及AI幻覺風險等，讓美國和歐盟的醫療器械批准過程變得複雜。儘管如此，基於LLM的醫療應用已進入市場，顯示出監管的空白。迫切需要針對LLM特性建立框架，並加強法規執行，以免延誤對病人的保護，影響其在醫療建議上的潛力。 PubMed DOI

Enhancing Precision in Detecting Severe Immune-Related Adverse Events: Comparative Analysis of Large Language Models and International Classification of Disease Codes in Patient Records.
提升檢測嚴重免疫相關不良事件的精確性：大型語言模型與國際疾病分類代碼在病歷中的比較分析。 J Clin Oncol 2024-09-03

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在識別接受免疫檢查點抑制劑（ICI）治療患者的免疫相關不良事件（irAEs）中的應用，並與傳統手動裁定及ICD代碼進行比較。研究分析了超過12年的住院紀錄，發現LLMs在檢測irAEs的敏感性顯著高於ICD代碼，且效率更佳，平均每份病歷僅需9.53秒。總體來說，LLMs被認為是檢測irAEs的有效工具，提供更高的敏感性和效率。 PubMed DOI

Unlocking the potential of advanced large language models in medication review and reconciliation: A proof-of-concept investigation.
釋放先進大型語言模型在藥物審查和調解中的潛力：一項概念驗證研究。 Explor Res Clin Soc Pharm 2024-09-11

這項研究評估了大型語言模型（LLMs）在藥物審查中的表現，特別是劑量錯誤、藥物相互作用及基因組學建議的能力。研究測試了四個LLM，發現ChatGPT在劑量方案上表現良好，但對simvastatin的問題有例外。所有LLM都能識別warfarin的相互作用，但錯過metoprolol和verapamil的相互作用。Claude-Instant在治療監測上提供適當建議，而Gemini在基因組學上表現不錯。研究指出，LLM在藥物審查中有潛力，但整合進醫療系統對病人安全至關重要。 PubMed DOI

Developing large language models to detect adverse drug events in posts on x.
在 x 平台上開發大型語言模型以檢測不良藥物事件。 J Biopharm Stat 2024-09-20

不良藥物事件（ADEs）對住院率影響顯著，且與高發病率和死亡率相關。傳統的藥物安全監測依賴於不良事件報告系統，但社交媒體如X（前身為Twitter）提供了有價值的患者見解。本研究探討使用大型語言模型（LLMs）進行ADE分類，結果顯示RoBERTa-large模型表現最佳，F1指標達0.8，微調後的ChatGPT則為0.75。特徵分析顯示某些術語在識別ADE中至關重要，顯示LLMs在藥物安全監測中的潛力。 PubMed DOI

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