A comparative study of zero-shot inference with large language models and supervised modeling in breast cancer pathology classification.
大型語言模型與監督建模在乳腺癌病理分類中零樣本推論的比較研究。 Res Sq 2024-03-04

研究比較了GPT-4等大型語言模型和傳統監督式模型在臨床註記中提取資訊的表現。結果顯示，對於標籤不平衡的任務，大型語言模型可能比監督式模型更有效。雖然大型語言模型減少了標註數據的需求，但監督式模型搭配詳細標註仍能提供相當結果。使用大型語言模型可加速臨床自然語言處理研究，減少對精心策劃數據集的需求，潛在增進臨床研究中自然語言處理變數的應用。 PubMed DOI

Quantitative Evaluation of Large Language Models to Streamline Radiology Report Impressions: A Multimodal Retrospective Analysis.
量化評估大型語言模型以簡化放射學報告印象：多模式回顧性分析。 Radiology 2024-03-27

研究比較四個大型語言模型在簡化放射學報告以提高患者閱讀易懂性的表現。結果顯示，所有模型都成功簡化報告，但在提供背景資料後效果更好。這顯示這些模型在幫助患者理解放射學報告方面有潛力。 PubMed DOI

Integrating Retrieval-Augmented Generation with Large Language Models in Nephrology: Advancing Practical Applications.
在腎臟學中整合檢索增強生成與大型語言模型：推進實際應用。 Medicina (Kaunas) 2024-03-30

在醫療領域，使用大型語言模型（LLMs）是重要進步，有助於改善病患護理、研究和教育。雖然LLMs有不完美之處，但透過提示工程和檢索增強生成（RAG）等策略，可以提高準確性和相關性。尤其在臨床決策等需要全面資訊的任務中，RAG是相當有幫助的。一個以KDIGO 2023慢性腎臟病指南為基礎的ChatGPT模型整合了RAG，展現了提供準確醫療建議的潛力。 PubMed DOI

Local large language models for privacy-preserving accelerated review of historic echocardiogram reports.
本地大型語言模型用於隱私保護加速審查歷史心臟超聲報告。 J Am Med Inform Assoc 2024-04-30

研究利用大型語言模型協助臨床醫生問心臟超聲心動圖報告，提升對複雜心臟病患見解，增進患者護理效率。研究收集西奈山醫療體系10年數據，每患者有10份報告。LLM模型LLaMA-2 70B回答問題準確率達90%，尤其在嚴重程度評估和診斷檢索表現較佳。研究顯示使用LLM解釋心臟超聲心動圖數據有效，比傳統搜索更佳，提高臨床決策和研究效率。 PubMed DOI

A comparative study of large language model-based zero-shot inference and task-specific supervised classification of breast cancer pathology reports.
基於大型語言模型的零-shot推論與特定任務監督分類在乳腺癌病理報告中的比較研究。 J Am Med Inform Assoc 2024-06-20

研究比較了GPT-4與傳統監督式模型在臨床註記中提取資訊的表現，結果顯示GPT-4在乳癌病理報告分類上表現優異，甚至超越其他LLMs和監督式模型。GPT-4的零-shot分類能力對標籤不平衡的任務特別有效。雖然LLMs減少了標註需求，但簡單模型配合大量標註資料也能達到相當效果。GPT-4有潛力加速臨床自然語言處理研究，減少標註需求，促進臨床研究中使用自然語言處理變數。 PubMed DOI

Evaluating local open-source large language models for data extraction from unstructured reports on mechanical thrombectomy in patients with ischemic stroke.
評估本地開源大型語言模型在從缺血性中風患者的機械性血栓切除術非結構化報告中提取數據的效果。 J Neurointerv Surg 2024-08-02

這項研究評估了開源大型語言模型（LLMs）在從機械血栓切除報告中提取缺血性中風患者臨床數據的效果。研究使用了本地LLMs分析2020至2023年的患者報告，並引入外部數據集。測試了三個模型：Mixtral、Qwen和BioMistral，Mixtral在內部數據集上表現最佳，精確度達0.99。HITL方法使每個案例平均節省65.6%的時間，顯示LLMs在臨床數據自動提取中的潛力，並提升了精確度和可靠性。 PubMed DOI

Evaluating large language models on medical, lay language, and self-reported descriptions of genetic conditions.
評估大型語言模型在醫學、通俗語言和自我報告的遺傳疾病描述上的表現。 Am J Hum Genet 2024-08-15

這項研究分析了不同大型語言模型（LLMs）在識別遺傳疾病時的表現，對比了開源模型（如Llama-2-chat和Vicuna）與封閉源模型（如ChatGPT-4）。結果顯示，開源模型的準確率在54%-68%之間，而ChatGPT-4則高達89%-90%。研究還指出，臨床醫生和一般民眾的提問對模型表現有顯著影響，且使用列表型提示能提升準確性。整體而言，這項研究揭示了LLMs在醫療領域的潛力與挑戰。 PubMed DOI

Enhancing Clinical Data Extraction from Pathology Reports: A Comparative Analysis of Large Language Models.
從病理報告中增強臨床數據提取：大型語言模型的比較分析。 Stud Health Technol Inform 2024-08-23

這項研究探討小型大型語言模型（sLLM）在從病理報告中提取關鍵資訊的效果。使用三個版本的Llama 2模型，參數從70億到700億不等，並在零樣本和五樣本學習情境下進行評估。結果顯示，700億參數的模型在五樣本情境下表現優異，顯示sLLM能有效提升數據提取的效率與準確性。研究強調範例學習的重要性，並討論模型大小、準確性及處理時間的權衡，支持在臨床環境中應用先進語言模型，以改善病人護理和生物醫學研究。 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

Privacy-preserving large language models for structured medical information retrieval.
隱私保護的大型語言模型在結構化醫療信息檢索中的應用。 NPJ Digit Med 2024-09-20

這項研究介紹了一個開源流程，利用本地的大型語言模型（LLM）"Llama 2" 從臨床文本中提取定量數據，專注於識別失代償性肝硬化的特徵。研究在MIMIC IV數據集中測試500名患者的病歷，成功識別五個關鍵臨床特徵，敏感度達100%，特異度96%。此外，對其他病症的檢測也相當高，顯示出本地部署的LLM在提取臨床信息方面的有效性，且硬體需求低。 PubMed DOI

原始文章

站上相關主題文章列表