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

Large Language Model-Based Natural Language Encoding Could Be All You Need for Drug Biomedical Association Prediction.
基於大型語言模型的自然語言編碼可能是您預測藥物生物醫學關聯所需的一切。 Anal Chem 2024-07-16

在生物醫學領域，分析藥物相互作用對藥物發現至關重要。目前使用的人工智慧工具受限於編碼生物醫學功能和概念。LEDAP利用大型語言模型如ChatGPT，展現了預測藥物相關關聯的潛力。這些模型對自然語言有全面理解，在藥物開發分析中具潛力。LEDAP結合傳統機器學習方法，表現競爭性。這研究凸顯大型語言模型在藥物開發的重要潛力，為該領域帶來更多發展機會。 PubMed DOI

Accuracy and Completeness of Large Language Models About Antibody-Drug Conjugates and Associated Ocular Adverse Effects.
抗體藥物偶聯物及相關眼部不良反應的大型語言模型的準確性與完整性。 Cornea 2024-08-07

這項研究評估了三個大型語言模型（LLMs）—ChatGPT 4.0、Bard 和 LLaMa 在生成抗體藥物偶聯物（ADCs）相關眼部毒性資訊的表現。共提出22個問題，專家對模型的回答進行評分。結果顯示，ChatGPT的準確性得分為4.62，Bard為4.77，LLaMa為4.41，前兩者顯著高於LLaMa。在完整性方面，三者得分相近。整體而言，這些模型在眼科專業主題上表現良好，但ChatGPT和Bard的準確性較高。建議隨著研究進展，應重新評估這些模型的表現。 PubMed DOI

Large language model aided automatic high-throughput drug screening using self-controlled cohort study.
大型語言模型輔助的自我對照隊列研究自動化高通量藥物篩選。 medRxiv 2024-08-16

新藥開發和不良藥物反應檢測傳統上耗時且成本高，但隨著大規模醫療數據庫和大型語言模型的興起，藥物篩選變得更有效。本研究提出一個自動化高通量藥物篩選流程，具備多項優勢，包括估算藥物與疾病的關聯、整合藥物重新利用與監測、準確解析暴露時間等。研究分析了661萬名患者的數據，發現16,901對藥物-疾病組合顯著降低風險，11,089對則顯著增加風險，顯示出潛在的藥物重新利用和安全問題。這項研究展示了自然語言處理在藥物流行病學中的潛力。 PubMed DOI

Leveraging Large Language Models for Precision Monitoring of Chemotherapy-Induced Toxicities: A Pilot Study with Expert Comparisons and Future Directions.
利用大型語言模型精確監測化療引起的毒性：與專家比較的初步研究及未來方向。 Cancers (Basel) 2024-08-29

大型語言模型（LLMs），如OpenAI的GPT系列，在醫學領域展現潛力，特別是在腫瘤學中。研究評估了LLM在分類化療引起的主觀毒性方面的能力，結果顯示LLM在一般毒性類別的準確率為85.7%，但在特定類別的準確率僅為64.6%。雖然LLM的表現與腫瘤科醫生相當，但特定類別的準確性仍需改進。未來研究應聚焦於真實病人的驗證及即時互動能力，並考量數據準確性和隱私等倫理問題。總體而言，LLMs有潛力提升病人護理質量與效率。 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

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

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