大型語言模型（LLMs）在臨床實踐中有潛力提升病人教育與賦權，提供更個人化的醫療服務。然而，目前對其在病人照護中的應用資訊仍不夠完整。本系統性回顧分析了2022至2023年間的89項相關研究，主要集中於GPT-3.5和GPT-4，應用於回答醫療問題、生成病人資訊等。研究指出設計和輸出方面的限制，包括缺乏針對醫療的優化及數據透明度等問題。此回顧為LLMs在醫療環境中的應用與評估提供了基礎框架。 PubMed DOI

這項研究探討了大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4，在製作癌症臨床試驗教育內容的潛力，旨在提升患者的理解。研究從ClinicalTrials.gov獲取知情同意書，生成簡短摘要和多選題，並透過患者調查和眾包註釋來評估其有效性。結果顯示，摘要內容可讀且具資訊性，患者認為有助於理解臨床試驗並提高參與意願。雖然多選題的準確性高，但當要求提供未明確列出的資訊時，GPT-4的準確性較低。整體而言，研究顯示GPT-4能有效生成患者友好的教育材料，但仍需人類監督以確保準確性。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在生成臨床試驗計畫書的有效性。研究人員使用LLM生成不同疾病和試驗階段的計畫書，並根據臨床思維、透明度、醫學術語和內容相關性四個標準進行評估。結果顯示，LLM在內容相關性和術語方面表現良好，但在臨床思維和透明度上則較差。為提升表現，研究人員採用檢索增強生成（RAG）方法，顯著改善了內容質量，提升了臨床思維和透明度的分數。這表明RAG方法能有效提升LLM在臨床試驗文件撰寫的可用性，並可能改變藥物開發過程。 PubMed DOI

這項研究探討了人工智慧，特別是大型語言模型（LLMs），在模擬隨機臨床試驗中對癲癇藥物cenobamate的應用。試驗包含240名患者，分為安慰劑組和全劑量藥物組。AI能準確分析臨床筆記，評估藥物的療效與安全性，結果顯示AI分析與人類分析相近，僅在療效識別上有小差異。這顯示AI在未來臨床研究中具備高效且可擴展的潛力，能減少對傳統數據挖掘方法的需求。 PubMed DOI

這項研究探討了使用開源大型語言模型Llama 3，分析2018至2023年間去中心化臨床試驗（DCTs）的趨勢，並解決試驗登記中術語不標準的問題。研究人員從ClinicalTrials.gov獲取數據，使用三個不同版本的Llama 3模型進行DCT分類和提取去中心化元素。結果顯示，微調模型能提高敏感性，但正確預測值較低，需專注於DCT術語。最終識別出692個DCT，主要為第二期試驗，顯示大型語言模型在分析非結構化臨床數據的潛力，並強調管理模型偏見的重要性。 PubMed DOI

生成式人工智慧（GAI）技術，特別是大型語言模型（LLMs），在醫學領域的應用越來越普遍，尤其是在病人與臨床試驗配對方面。研究顯示，LLMs能有效匹配病人的健康紀錄與臨床試驗資格標準，並取得良好結果。雖然自動化配對有助於提升病人參與率和減輕醫療工作負擔，但也面臨挑戰，如可能帶來虛假希望、導航困難及需人類監督等問題。進一步研究對驗證LLM在腫瘤學中的安全性和有效性至關重要。 PubMed DOI

這項研究發現，開源大型語言模型（LLM）在從腫瘤臨床試驗描述中萃取基因生物標記資訊，並將試驗資料結構化方面，表現比GPT-4等封閉模型更好。即使沒特別調整，開源模型就很厲害，經過微調後準確度還能再提升。這有助於病患媒合合適的臨床試驗。 PubMed DOI

AI大型語言模型正改變癌症研究，能協助資料擷取、分析、病患配對及多元資料整合，讓流程更有效率、決策更快速。不過，資料隱私、準確性、成本和法規等問題，還是需要特別注意。 PubMed DOI

這篇文獻回顧指出，大型語言模型（LLMs）已被用來提升病患與臨床試驗配對的效率，尤其是OpenAI的模型。雖然LLMs能大幅提升配對準確度與規模，但目前仍面臨可靠性、可解釋性及過度依賴合成資料等問題。未來應加強模型調校、採用真實世界資料，並提升可解釋性，才能真正發揮其潛力。 PubMed DOI

我們開發了一套用大型語言模型（LLMs）自動分類腫瘤臨床試驗和文獻的系統，在多個資料集和任務上都表現優異，準確率超過94%、F1-score超過92%，回應有效性最高達99.88%。雖然還有提示敏感度和運算資源的挑戰，但未來LLMs有望成為醫學文獻分類的重要工具。 PubMed DOI