A Large Language Model Screening Tool to Target Patients for Best Practice Alerts: Development and Validation.
一個大型語言模型篩檢工具，用於針對患者進行最佳實踐警示：開發與驗證。 JMIR Med Inform 2023-12-14

研究利用大型語言模型（LLMs）辨識電子健康記錄中適合最佳實踐警示（BPAs）的病人。開發BioMed-RoBERTa模型，創造AI篩選工具，可辨識適合接受DVT抗凝血預防的病人，同時排除出血病人。工具準確，減少不必要警示，展現語言模型提升醫療品質潛力。 PubMed DOI

Clinical risk prediction using language models: benefits and considerations.
使用語言模型進行臨床風險預測：好處與考量。 J Am Med Inform Assoc 2024-02-27

研究探討利用語言模型強化電子健康記錄的風險預測。提出兩種新方法「LLaMA2-EHR」和「Sent-e-Med」，利用病歷文本預測診斷結果，表現優於先前方法，特點是少量樣本學習和適應醫學詞彙。但結果受提示影響，語言模型安全問題尚待解決，建議謹慎使用。 PubMed DOI

Local large language models for privacy-preserving accelerated review of historic echocardiogram reports.
本地大型語言模型用於隱私保護加速審查歷史心臟超聲報告。 J Am Med Inform Assoc 2024-04-30

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

Use of a Large Language Model to Assess Clinical Acuity of Adults in the Emergency Department.
使用大型語言模型評估急診室成年人臨床嚴重程度。 JAMA Netw Open 2024-05-07

研究發現大型語言模型在緊急室評估臨床嚴重程度時表現優異，準確率高達89%，比起人類分類更準確。LLM表現與部分醫師評審相當，顯示將其整合到緊急室工作流程可能有助於改善分流流程，並不影響質量。這項研究結果指出在這個領域還有進一步研究的必要。 PubMed DOI

Large Language Model Capabilities in Perioperative Risk Prediction and Prognostication.
大型語言模型在围手术期风险預測和預後評估中的能力。 JAMA Surg 2024-06-05

研究使用大型語言模型預測手術後結果，表現令人鼓舞，但在預測持續時間方面有困難。模型解釋能力或許對臨床有幫助，可補充傳統風險預測模型。 PubMed DOI

Performance of Large Language Models on Medical Oncology Examination Questions.
大型語言模型在醫學腫瘤學考試問題上的表現。 JAMA Netw Open 2024-06-18

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

Evaluation and mitigation of the limitations of large language models in clinical decision-making.
評估和緩解大型語言模型在臨床決策中的限制。 Nat Med 2024-07-04

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

A pilot feasibility study comparing large language models in extracting key information from ICU patient text records from an Irish population.
一項針對愛爾蘭人群 ICU 患者文本記錄中提取關鍵信息的大型語言模型比較的初步可行性研究。 Intensive Care Med Exp 2024-08-15

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在生成重症監護病房（ICU）病人出院摘要的表現，分析了匿名臨床筆記。三個模型中，GPT-4 API的表現最佳，準確識別41.5%的關鍵臨床事件，ChatGPT和Llama 2則分別為19.2%和16.5%。雖然GPT-4在資訊組織和清晰度上表現優異，但仍有小錯誤，且所有模型在敘事連貫性和重要數據的捕捉上存在挑戰。總體來看，這些LLM在生成出院摘要上有潛力，但仍需改進。 PubMed DOI

Privacy-preserving large language models for structured medical information retrieval.
隱私保護的大型語言模型在結構化醫療信息檢索中的應用。 NPJ Digit Med 2024-09-20

這項研究介紹了一個開源流程，利用本地的大型語言模型（LLM）"Llama 2" 從臨床文本中提取定量數據，專注於識別失代償性肝硬化的特徵。研究在MIMIC IV數據集中測試500名患者的病歷，成功識別五個關鍵臨床特徵，敏感度達100%，特異度96%。此外，對其他病症的檢測也相當高，顯示出本地部署的LLM在提取臨床信息方面的有效性，且硬體需求低。 PubMed DOI

Large language models can effectively extract stroke and reperfusion audit data from medical free-text discharge summaries.
大型語言模型能有效地從醫療自由文本出院摘要中提取中風和再灌注審核數據。 J Clin Neurosci 2024-09-21

這項初步研究探討了大型語言模型（LLM），特別是LLaMA3，如何從三級醫院的出院摘要中提取中風審核數據。研究分析了一個月內的中風住院病人出院摘要，成功提取144個數據點，LLM的準確率高達93.8%（135個正確）。結果顯示，LLM能有效提升中風審核數據的收集效率，並建議進一步研究以優化LLM與醫療專業人員的合作。 PubMed DOI

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