研究評估了OpenAI的GPT和GPT-4在比較人類審查員時，對臨床研究論文標題和摘要的辨識表現。結果顯示，這些模型在篩選超過24,000個標題和摘要時表現準確且敏感，並展現了推理能力並修正錯誤。這些人工智慧模型有潛力優化審查流程、節省時間，並提升臨床研究品質，而非取代研究人員。 PubMed DOI

系統性回顧很重要，但耗時。大型語言模型如GPT-4可加速，但與人類表現仍有差異。研究發現GPT-4在某些領域表現良好，但受機會和數據集影響。調整後表現下降，尤其在數據提取和篩選任務。給予提示後，在篩選文獻方面表現與人類相當。建議使用語言模型時謹慎，但在特定條件下可匹敵人類。 PubMed DOI

研究發現使用ChatGPT在放射學文獻篩選上有潛力，能快速且省時，但準確度仍需提升。未來需進一步研究改善其表現，確保在各醫學領域皆可靈活運用。 PubMed DOI

這項研究探討使用OpenAI的GPT-3.5 Turbo作為系統性文獻回顧中篩選標題和摘要的單一審查者。結果顯示GPT具有很高的敏感度，但也產生了許多偽陽性，需要額外的手動工作。它可以用作第二位審查者，但可能會漏掉一些引用文獻。 PubMed DOI

使用大型語言模型如GPT-3.5 Turbo和GPT-4可提升臨床試驗患者配對的效率和準確性。研究顯示GPT-4在患者記錄和AI技術中表現優異，有助於減少招募錯誤、減輕研究負擔、加速研究。然而，仍需進一步研究以驗證其在實際臨床數據中的效用。 PubMed DOI

利用大型語言模型（LLMs）自動篩選相關出版物進行文獻回顧是有潛力但複雜的任務。已開發Python腳本，利用LLMs評估出版物相關性。不同LLMs在不同數據集上表現不同，靈敏度/特異性範圍從81.93％/75.19％到97.58％/19.12％。修改設置如提示結構和Likert量表範圍，對性能有顯著影響。LLMs的分類器或許可用於評估出版物相關性，但在系統性文獻回顧和更廣泛影響方面的應用尚不確定。未來研究可能會更廣泛地採用LLMs來評估出版物。 PubMed DOI

一項研究評估了在基於PRISMA框架的系統文獻回顧中使用GPT-4 API作為審稿人。研究發現，在摘要篩選方面，GPT-4與人類審稿人之間存在高度一致性，暗示GPT-4有可能在文獻回顧的這個方面取代人類審稿人。 PubMed DOI

研究發現使用大型語言模型（LLM）在篩選標題和摘要時效率高且準確。GPT-4 Turbo在比較腦膜炎和敗血症臨床問題時表現優異，速度也比傳統方法快。這顯示LLM輔助篩選可提升系統性回顧效率，減少工作負擔。 PubMed DOI

這篇論文探討系統性回顧中摘要篩選的挑戰，並利用大型語言模型（LLMs）的零-shot能力來解決。研究提出一個新穎的問答框架，將篩選標準視為問題，讓LLM回答，並根據綜合回應做出納入或排除的決策。透過CLEF eHealth 2019 Task 2基準驗證，結果顯示該框架在31個系統性回顧數據集上表現優於傳統方法和微調的BERT模型，顯示LLM在摘要篩選中的有效性與潛力。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在系統性回顧和統合分析中的摘要篩選效果。研究人員使用Python腳本，與多種LLMs互動，包括ChatGPT 3.5和4.0、Google PaLM 2等，並將其表現與人類專家的納入決策進行比較。結果顯示，ChatGPT v4.0的準確率超過90%，顯示其在摘要篩選上的潛力。雖然LLMs尚無法完全取代人類專家，但能顯著提升篩選效率，未來可能改變相關工作流程。 PubMed DOI