LLMs是先進的AI模型，可處理自然語言任務。研究發現它們在醫學，尤其是癌症護理上有應用價值。ChatGPT由OpenAI開發，被用於提供癌症相關資訊，但仍需注意錯誤率和數據更新。專家驗證至關重要，以避免提供錯誤資訊。AI潛力龐大，但需訂定指引以確保安全有效使用。 PubMed DOI

研究比較四個大型語言模型（LLMs）與專家醫師在協助精準腫瘤學臨床決策的表現。LLMs提供更多治療方案，但品質和可信度不如專家。然而，部分LLMs提出的治療方案獲得委員會認可。研究建議LLMs可提供協助，但無法取代人類專家。 PubMed DOI

自2022年以來，人工智慧的進步特別在大型語言模型（LLMs）和變壓器神經網絡方面大幅加速。這對腫瘤學和癌症研究產生深遠影響，因為AI模型現在展現出處理文本和圖像的能力已達人類水準。這些技術整合後可建立多模式AI模型，能同時處理各種數據類型，遠離過去專門化模型的十年。這些進步有望不久將來改革精準腫瘤學。 PubMed DOI

一項研究評估了大型語言模型（LLMs）在回答醫學腫瘤學考試問題時的準確性和安全性。最佳的LLM以高準確度回答問題，但錯誤引起了安全疑慮，這表明有必要開發和評估LLMs，以改善臨床醫學腫瘤學等高風險臨床環境中醫護人員的經驗和病人護理。 PubMed DOI

這項研究比較了一個經過微調的大型語言模型（LLM）與放射科醫師在從放射學報告中識別肺癌預防治療患者方面的表現。LLM在分類患者方面表現出高準確度和敏感度，與放射科醫師相似，但處理時間更快。研究結果表明，LLM能夠有效地及時從醫療記錄中提取相關信息。 PubMed DOI

隨著人工智慧工具的普及，患者和醫療專業人員越來越依賴這些工具提供的醫療資訊。本研究評估了五個大型語言模型（LLaMA 1、PaLM 2、Claude-v1、GPT-3.5和GPT-4）在2044個腫瘤學相關問題上的表現。結果顯示，GPT-4在與人類基準比較中表現最佳，達到第50百分位以上。雖然GPT-4的準確率高達81.1%，但所有模型仍存在顯著錯誤率，顯示出持續評估這些AI工具的重要性，以確保其安全應用於臨床實踐。 PubMed DOI

這篇論文探討流行病學和臨床癌症登記在改善腫瘤醫療及研究中的重要性，特別是在癌症影響日益擴大的情況下。文中指出醫療數據的多樣性帶來挑戰，使得腫瘤手動記錄變得困難。研究提出利用大型語言模型（LLMs）將非結構化醫療報告轉換為德國基本腫瘤數據集所需的結構化格式。結果顯示，將LLMs整合進醫院數據管理或癌症登記系統，能顯著提升癌症數據的質量與完整性，對於有效的診斷、治療及療效評估至關重要。這項研究為人工智慧在醫療數據處理及癌症護理中的潛力提供了新的見解。 PubMed DOI

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

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

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