放射學影像常用於診斷，但報告內容少被研究。自然語言處理可提取數據，大型語言模型有潛力。這份綜合回顧探討LLMs在放射學報告中的應用，包括方法、挑戰及未來方向。回顧符合JBI標準，透過PubMed等數據庫搜尋。無人類或動物研究，無需倫理審查。結果將刊登在生物醫學資訊/數位健康期刊。 PubMed DOI

這項研究介紹了一個新穎的模組化流程，利用大型語言模型從病人入院記錄中提取特徵。這個流程經過兩個低參數模型的測試，並在一個懷孕案例數據集上進行評估。結果顯示在特徵提取方面有很高的精確度，並且在消費級硬體上表現效率高。這種方法為從文本數據中提取臨床特徵提供了一個有前途的解決方案。 PubMed DOI

開發了NLP流程，檢測臨床註記中18種疾病，包括16種共病。結合規則和機器學習進行實體識別和資格確認。使用語言模型和臨床註記，強調合作和隱私保護。取得高性能指標，展示技術和協作方法有效性。透過安全註冊表分享模型，展示臨床數據分析AI模型的協作潛力。 PubMed DOI

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

這項研究評估了一個開源的大型語言模型（LLM）在從急診腦部MRI報告中提取信息的表現。對比了放射科醫師和LLM在識別頭痛、異常發現以及MRI結果與頭痛之間因果關係方面的能力。LLM在這些任務中表現出高靈敏度和特異度，顯示其具有潛力在不需額外訓練的情況下從放射學報告中準確提取信息。 PubMed DOI

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

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

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

這項研究針對將非結構化醫療文本轉換為結構化格式的挑戰，提出了一個自動化的本地流程，確保使用開源大型語言模型（LLMs）時能維護數據隱私。研究針對包含敏感健康資訊的德語醫療文件進行測試，結果顯示在800份非結構化醫療報告中，數據提取的準確率高達90%，表現優於醫生和醫學生的手動提取。這顯示該流程能有效提升數據可用性，同時保障隱私。 PubMed DOI

這篇論文回顧了自然語言處理技術，特別是大型語言模型在放射科報告中提取結構化數據的應用。雖然放射影像使用普遍，但報告中的自由文本常未被充分利用。根據PRISMA-ScR指導方針，分析了2023年8月1日從五個資料庫中找到的34項研究。結果顯示，大多數研究集中在前變壓器和編碼器模型上，外部驗證時性能下降。LLMs可能增強信息提取的普遍適用性，但面臨外部驗證不足和報告粒度問題等挑戰。 PubMed DOI