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 Large Language Model (LLM) Performance on Established Breast Classification Systems.
評估大型語言模型 (LLM) 在既定乳腺分類系統上的表現。 Diagnostics (Basel) 2024-07-27

醫學研究人員越來越多地使用先進的語言模型（LLMs），如ChatGPT-4和Gemini，來改善乳腺相關疾病的診斷。本研究評估這些模型在複雜醫學分類系統中的應用能力，以協助整形外科醫生做出更好的診斷和治療決策。研究中創建了五十個臨床情境來評估分類準確性，結果顯示Gemini的準確率高達98%，而ChatGPT-4為71%。Gemini在多個分類系統中表現優於ChatGPT-4，顯示出其在整形外科實踐中的潛力，未來有望增強診斷支持和決策能力。 PubMed DOI

Assessing Large Language Models for Oncology Data Inference From Radiology Reports.
評估大型語言模型在放射學報告中對腫瘤學數據推斷的能力。 JCO Clin Cancer Inform 2024-12-11

這項研究評估了專有與開放的大型語言模型（LLMs）在分析胰臟癌放射學報告的有效性，重點在於疾病的存在、位置及治療反應。研究分析了203份去識別化的報告，使用了GPT-4、GPT-3.5-turbo及開放模型如Gemma-7B和Llama3-8B。結果顯示，GPT-4在確定疾病狀態上準確率最高，達75.5%。開放模型在某些方面表現不如專有模型，但仍具潛力，特別是在專有模型無法使用時。這項研究為未來腫瘤學領域的LLM研究提供了重要資源。 PubMed DOI

The Transformative Potential of Large Language Models in Mining Electronic Health Records Data: Content Analysis.
大型語言模型在挖掘電子健康紀錄數據中的變革潛力：內容分析。 JMIR Med Inform 2025-01-02

這項研究評估了大型語言模型（LLMs），特別是GPT-3.5和GPT-4，在從腫瘤科電子健康紀錄中提取患者共病情況的表現。研究分析了250份病歷報告，結果顯示GPT-4在敏感性上表現優於GPT-3.5和醫生，達到96.8%。雖然醫生在精確度上稍勝一籌，但GPT-4的表現更一致，且能推斷出非明確的共病情況。整體而言，這些模型在提取資訊方面顯示出潛力，可能成為數據挖掘的重要工具。 PubMed DOI

Enhancing doctor-patient communication using large language models for pathology report interpretation.
利用大型語言模型增強醫生與病人之間的溝通，以解讀病理報告。 BMC Med Inform Decis Mak 2025-01-24

這項研究探討大型語言模型（如GPT-4）如何提升術後病理報告的可讀性與理解度。研究分析了698份來自四家醫院的病理報告，重點在惡性腫瘤。透過創建詮釋性病理報告（IPRs）模板，發現使用IPRs後，病人的理解分數從5.23提升至7.98，醫生與病人溝通時間也減少超過70%。雖然未直接測量病人的治療結果，但改善的理解度和溝通效率可能對病人的參與度有正面影響，顯示人工智慧在醫療溝通中的潛力。 PubMed DOI

Leveraging Large Language Models to Generate Clinical Histories for Oncologic Imaging Requisitions.
利用大型語言模型生成腫瘤影像檢查申請的臨床歷史。 Radiology 2025-02-04

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在自動生成腫瘤影像檢查申請的臨床歷史的應用，資料來自207名接受CT掃描的癌症患者。研究顯示，GPT-4在提取關鍵腫瘤學參數方面表現優異，F1分數達0.983。LLM生成的歷史中，主要診斷、急性症狀及相關手術的出現頻率均高於原始歷史，且差異具統計意義。放射科醫生更偏好LLM生成的歷史，認為其提供更完整的解讀，降低傷害風險。總之，LLM能準確創建全面的腫瘤影像臨床歷史，受到醫生青睞。 PubMed DOI

Transforming breast cancer diagnosis and treatment with large language Models: A comprehensive survey.
以大型語言模型轉變乳腺癌診斷與治療：一項綜合調查。 Methods 2025-04-08

乳腺癌是女性常見的癌症，早期準確診斷對提高存活率至關重要，但現有影像學方法常無法達到預期效果。大型語言模型（LLMs）利用先進技術，能分析大量醫療數據，幫助早期診斷並提供個性化治療策略。不過，LLMs在乳腺癌管理中仍面臨數據敏感性、算法透明度及倫理等挑戰。研究顯示，LLMs能顯著提升診斷效率、臨床信任度及患者教育質量，顯示其在乳腺癌精準醫療中的潛力。 PubMed DOI

Large Language Models in Breast Cancer Reconstruction: A Framework for Patient-Specific Recovery and Predictive Insights.
乳腺癌重建中的大型語言模型：患者特定恢復和預測洞察的框架。 SLAS Technol 2025-04-11

乳癌重建在癌症治療中扮演重要角色，通常與手術同時進行以促進病人恢復。本研究提出一個新框架，利用自然語言處理（NLP）和大型語言模型（LLMs），增強病人的恢復預測。透過BioBERT進行數據處理，並使用ChatGPT-4和Gemini提供個性化的重建成功率和併發症見解。研究顯示，這些模型的準確率高達98.4%和98.7%，並能有效預測術後情況，提升病人生活品質。這項技術結合了計算與生命科學，為臨床醫生提供強大工具。 PubMed DOI

Enhancing Malignancy Detection and Tumor Classification in Pathology Reports: A Comparative Evaluation of Large Language Models.
提升病理報告中惡性腫瘤偵測與腫瘤分類的能力：大型語言模型的比較評估 Stud Health Technol Inform 2025-04-24

這項研究用GPT-4o和Llama3.3等大型語言模型，測試它們在227份人工合成病理報告中辨識和分類癌症的能力。結果顯示，這些AI模型在準確率、敏感度和特異性上都比傳統方法更優秀，有機會讓癌症登記流程更快、更可靠，提升公共衛生和臨床照護品質。 PubMed DOI

Large language models for extracting histopathologic diagnoses of colorectal cancer and dysplasia from electronic health records.
運用大型語言模型從電子健康紀錄中擷取大腸直腸癌與異生症的組織病理診斷 medRxiv 2025-05-02

這項研究發現，開源大型語言模型（LLMs）能準確從電子病歷的病理報告中，萃取癌症和異型增生等重要診斷，連複雜案例也適用。只用簡單「是/否」提示，在美國退伍軍人健康管理局資料庫中，診斷準確率超過93%。這方法不但省資源、設定簡單，還能大規模應用，對臨床和研究都很有幫助。 PubMed DOI

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