研究比較了21個大型語言模型（LLMs）在自動文本挖掘生物途徑的效能，專注於基因調控和KEGG途徑辨識。結果顯示，各模型表現不同，像是ChatGPT-4和Claude-Pro這類基於API的模型表現比開源模型好。LLMs在生物醫學研究中有潛力，可用於基因網絡分析和途徑對應，但因性能不同，選擇適合的模型至關重要。 PubMed DOI

這篇論文評估了大型語言模型（LLMs）在各種生物醫學任務上的表現，發現即使在較小的生物醫學數據集上沒有進行特定微調，LLMs 也能表現良好。雖然LLMs 在所有任務上可能不如專門的生物醫學模型表現優秀，但它們展現了在具有有限標註數據的生物醫學任務中作為有用工具的潛力。 PubMed DOI

深度學習，特別是大型語言模型（LLMs），在植物生物學中展現出很大的潛力，能為植物細胞系統提供新見解。蛋白質語言模型（PLMs）提升了我們分析核酸和蛋白質序列的能力，揭示生物數據中的複雜模式和關係。這不僅有助於識別序列模式和結構-功能關係，還能促進農業基因改良。透過整合深度學習，我們在植物性狀的基礎研究上能取得顯著進展。因此，戰略性地應用這些方法對推進植物科學和可持續農業至關重要。 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

這項研究評估了21個大型語言模型（LLMs）在檢索生物知識的有效性，特別針對基因調控和KEGG途徑。隨著生物文獻的快速增長，傳統手動整理已不再足夠，LLMs成為一個有前景的替代方案。 結果顯示，模型性能差異明顯，GPT-4和Claude-Pro在基因調控關係的F1分數分別為0.4448和0.4386，KEGG途徑的Jaccard指數也表現強勁。相比之下，開源模型表現較差。研究強調選擇合適模型的重要性，並提供了LLMs在生物研究中的應用見解，相關代碼已在GitHub上公開。 PubMed DOI

這項研究全面探討大型語言模型（LLMs）在生物醫學與健康資訊學（BHI）的應用，強調其變革潛力及面臨的倫理與實際挑戰。透過分析1,698篇研究，發現LLMs在臨床決策支持、病患互動及醫療文件分析等領域的應用顯著增加，預期能提升診斷準確性。研究也揭示機構間的合作動態，特別是在心理健康和神經系統疾病的管理上，顯示出個人化醫療的潛力。儘管LLMs展現出巨大潛力，仍需重視倫理影響及模型驗證挑戰，以確保其在臨床上的有效性。 PubMed DOI

電子表型化是一個複雜的過程，涉及分析結構化和非結構化數據，使用規則技術、機器學習和自然語言處理。目前，準確的表型定義需要大量人力，主要依賴文獻回顧和專業知識，這使得擴展困難。大型語言模型（LLMs）提供自動提取表型定義的潛力，但也面臨可靠性和準確性等挑戰。我們的研究目標是建立標準評估集，確保模型輸出可靠，並測試不同提示策略以提取表型定義。結果顯示，雖然有進展，但仍需人類評估，且我們的方法有潛力減少文獻回顧所需時間。 PubMed DOI

這篇文章探討如何將大型語言模型（LLMs）融入科學工作流程，將原始文本轉化為有條理的敘事，並運用語義網技術。文章強調敘事在傳遞複雜科學資訊中的重要性，以及生成文本的可靠性。研究定義了「敘事事件」，並比較了不同小型LLM在特定需求下的表現，重點在於保持原始敘事的完整性。初步評估顯示，LLaMA 2在生成與源文本緊密對齊的敘事事件方面最為有效，並且透過提示工程技術進一步提升了輸出質量。 PubMed DOI

這項研究評估了多種大型語言模型（LLMs）在從電子健康紀錄中提取數據的表現，使用了50份合成醫療筆記。共測試了18個LLM，並與基準模型RoBERTa比較，涵蓋多個任務。表現最佳的模型包括Claude 3.0 Opus、GPT 4等，準確率超過0.98，明顯優於RoBERTa的0.742。這些模型在多次測試中也展現出一致性，顯示出能有效協助數據提取，減輕醫療人員的負擔。不過，仍需用真實數據進一步驗證其實際應用效果。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在107項補充醫學試驗中的數據提取及偏見風險評估的效果。僅用LLM的方法，如Moonshot-v1-128k和Claude-3.5-sonnet，準確率達95%以上；而LLM輔助的方法更佳，準確率可達97%以上。此外，LLM輔助的方法處理時間大幅縮短，分別只需14.7分鐘和5.9分鐘，傳統方法則需86.9分鐘和10.4分鐘。這些結果顯示，LLM結合人類專業知識能有效提升證據綜合的效率與準確性。 PubMed DOI