醫師需要快速做決定，預測模型能預測臨床事件，提供幫助。傳統模型有限制，但透過臨床註記訓練語言模型，可以打造更多功能的預測引擎。開發了醫學語言模型（NYUTron），並在預測再入院和死亡方面進行微調，比傳統模型更準確。對臨床文本進行預訓練，再針對不同地點進行微調，可以增強泛化能力。成功在試驗中應用，顯示臨床語言模型有潛力協助醫師即時做決定。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)在臨床決策中或許有好處，但目前還不適合實際醫療使用。一項研究指出，LLMs在真實病例中無法正確診斷、無法遵循指引、難以解釋檢驗結果，且難以整合到臨床流程中，可能危害患者健康。需要更多研究以改進LLMs在臨床決策的應用。 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

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在醫療應用中的準確性與能耗之間的平衡，特別分析了Meta的Llama 2和LMSYS Org的Vicuna 1.5。研究使用印第安納大學的胸部X光影像資料庫，發現Vicuna 1.5在效率和準確率上表現優於Llama 2。Llama 2的70B模型能耗是7B版本的七倍，但準確率卻較低，效率比僅22.30。結論指出，較小且經過微調的LLMs在醫療應用中更具可持續性，強調選擇模型的重要性，需平衡性能與環境影響。 PubMed DOI

這項研究探討了微調開源大型語言模型（LLMs）在醫學證據總結方面的潛力，與專有模型相比，開源模型雖然表現較弱，但提供了更高的透明度和自訂性。研究人員使用MedReview基準數據集對三個流行的開源LLMs進行微調，結果顯示微調後的LongT5在零樣本設定中接近GPT-3.5的表現，且一些小型微調模型甚至超越了大型零樣本模型。這些改進在人工評估和模擬GPT-4的評估中均有明顯體現。 PubMed DOI

這項研究探討了訓練大型語言模型（LLMs）來根據美國住院醫師教育認證委員會（ACGME）的標準分類受訓者的反饋。研究發現，雖然複雜的模型未必能提高分類準確率，但較小的模型如BERT-mini在性能上與FastText相當，且在個人設備上部署時更具優勢，能提升速度和數據隱私。這項研究有助於理解如何有效整合LLMs於醫學教育中。 PubMed DOI

這項研究探討如何透過微調提升開源大型語言模型（LLMs）在醫學證據摘要的表現。雖然專有模型通常更有效，但也存在透明度不足和依賴供應商的風險。研究人員使用包含8,161對系統性回顧摘要的MedReview數據集，對三個開源模型—PRIMERA、LongT5和Llama-2進行微調。結果顯示，微調後這些模型的表現顯著提升，特別是LongT5在零樣本設定中表現接近GPT-3.5，甚至有些小型模型超越了大型模型。這顯示微調開源LLMs能有效提升其在專業任務中的表現，成為專有模型的可行替代方案。 PubMed DOI

這項研究探討如何將大型語言模型（LLMs）整合進證據基礎醫學（EBM），以自動化任務如證據檢索和傳播，來提升臨床決策。研究比較了七個LLMs的表現，結果顯示這些模型在理解和總結方面表現優異，知識引導的提示也顯著提升了效果。不過，在命名實體識別和事實準確性上仍面臨挑戰，需要進一步研究和質量控制才能應用於臨床。研究結果和代碼已在GitHub上公開。 PubMed DOI

這項研究探討了在醫療保健領域應用預訓練大型語言模型（LLMs）的挑戰，特別是資源有限的情況下。研究開發了三種專門的預訓練方法，包括傳統的遮蔽語言模型、深度對比學習，以及結合醫療元數據的創新方法。結果顯示，對比訓練的模型在分類任務中表現最佳，雖然基於元數據的方法未提升分類性能，但在嵌入集群可分性上有趣的結果。整體而言，這項研究強調了專門預訓練方法在醫療保健自然語言處理中的潛力，並解決了數據隱私和資源限制的問題。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在優化醫療工作流程的應用，特別是面對經濟和計算挑戰。研究人員使用真實病患數據，評估了十種不同的LLM，進行超過30萬次實驗。結果顯示，隨著問題和臨床筆記數量增加，模型表現會下降。高容量模型如Llama-3-70b和GPT-4-turbo-128k能有效處理最多50個任務，但超過後表現下降。經濟分析指出，使用串接方式可在50個任務時實現高達17倍的成本降低，顯示LLM在臨床環境中的限制及提升成本效率的潛力。 PubMed DOI