The role of artificial intelligence in generating original scientific research.
人工智慧在產生原創科學研究中的角色。 Int J Pharm 2024-02-23

人工智慧，特別是大型語言模型（LLMs），現在被廣泛運用，因為能跟人類溝通。透過大量網路資料訓練，LLMs能產生各種專業文本。研究指出，GPT-4能在不到一小時內寫出完整的藥學手稿。雖然LLMs在科學研究有潛力，但仍需要人類參與，如參考文獻和數據驗證。該研究探討了將LLMs融入科學研究的優勢和挑戰。 PubMed DOI

Using large language models for safety-related table summarization in clinical study reports.
使用大型語言模型進行臨床研究報告中與安全相關的表格摘要。 JAMIA Open 2024-05-31

LLMs在臨床試驗文件生成上有潛力。輝瑞挑戰使用LLMs自動化臨床試驗文件，尤其是為CSRs創建安全表摘要。評估顯示性能差異，特別是在事實準確性和寫作風格方面。團隊多使用GPT模型，改進方向包括表格輸入、上下文添加和微調。挑戰結果顯示LLMs在自動化CSRs中表格摘要有潛力，強調需優化人類輸入和持續研究。 PubMed DOI

Harnessing large language models' zero-shot and few-shot learning capabilities for regulatory research.
利用大型語言模型的零-shot和少-shot學習能力進行監管研究。 Brief Bioinform 2024-08-23

大型語言模型（LLMs），像是OpenAI的ChatGPT，雖然能生成類似人類的文本，但在網路使用時會有數據隱私的風險，因為用戶資料會傳送到外部伺服器。為了解決這個問題，我們探討在安全的本地網路中使用開源的小型LLMs，特別是在需要保護數據的監管機構中。我們發現某些模型在少量或零樣本學習中表現不錯，甚至達到傳統神經網路的效果，顯示出在安全環境中使用開源LLMs的潛力。 PubMed DOI

Unlocking the potential of advanced large language models in medication review and reconciliation: A proof-of-concept investigation.
釋放先進大型語言模型在藥物審查和調解中的潛力：一項概念驗證研究。 Explor Res Clin Soc Pharm 2024-09-11

這項研究評估了大型語言模型（LLMs）在藥物審查中的表現，特別是劑量錯誤、藥物相互作用及基因組學建議的能力。研究測試了四個LLM，發現ChatGPT在劑量方案上表現良好，但對simvastatin的問題有例外。所有LLM都能識別warfarin的相互作用，但錯過metoprolol和verapamil的相互作用。Claude-Instant在治療監測上提供適當建議，而Gemini在基因組學上表現不錯。研究指出，LLM在藥物審查中有潛力，但整合進醫療系統對病人安全至關重要。 PubMed DOI

Performance and Reproducibility of Large Language Models in Named Entity Recognition: Considerations for the Use in Controlled Environments.
大型語言模型在命名實體識別中的表現與可重複性：在受控環境中使用的考量。 Drug Saf 2024-12-11

最近在人工智慧（AI）領域，特別是大型語言模型（LLMs）如GPT-3.5和GPT-4，顯示出在醫療應用上的潛力。本研究探討將這些模型整合進良好實踐（GxP）驗證系統的可行性，重點在效能和可重複性。研究比較外部和內部託管的模型在命名實體識別（NER）和關係提取的表現，發現Zephyr-7b-beta模型在少樣本學習中表現優於GPT-3.5。儘管GPT-4的表現不錯，但在可重複性上仍有挑戰，建議利用GPT模型生成註釋提案作為微調訓練數據的基礎。 PubMed DOI

Aligning Large Language Models with Humans: A Comprehensive Survey of ChatGPT's Aptitude in Pharmacology.
與人類對齊的大型語言模型：ChatGPT 在藥理學中的能力綜合調查。 Drugs 2024-12-20

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在藥理學中的挑戰，因為缺乏全面的測試集。研究團隊創建了一個包含藥物資訊檢索、先導化合物結構優化及研究趨勢分析的測試集，並評估了GPT-3.5和GPT-4的表現。結果顯示這兩個模型在藥物特性、動力學及毒性預測等方面表現優異，但在藥物識別和互動資訊檢索上仍有不足。研究建議透過檢索增強生成（RAG）方法，整合專業知識庫，以提升LLMs在藥理學的應用效果。 PubMed DOI

Large language models facilitating modern molecular biology and novel drug development.
大型語言模型促進現代分子生物學與新藥開發。 Front Pharmacol 2025-01-08

最近，人工智慧（AI）和深度學習（DL）在醫療保健領域的進展非常顯著，尤其是大型語言模型（LLMs）的應用。這些模型改善了研究人員與AI系統的溝通，特別是在藥物開發上。回顧中強調了LLM在製藥領域的創新，並探討了其技術和倫理挑戰。預期未來LLM將在創新藥物的開發中扮演更重要的角色，助力突破性製藥的進展。 PubMed DOI

Automating pharmacovigilance evidence generation: using large language models to produce context-aware structured query language.
自動化藥物監測證據生成：使用大型語言模型產生具上下文意識的結構化查詢語言。 JAMIA Open 2025-02-10

這項研究探討大型語言模型（LLMs），特別是OpenAI的GPT-4，如何提升自然語言查詢（NLQs）轉換為藥物監測（PV）數據庫中的SQL查詢的準確性。研究分三個階段，變化查詢複雜度，並評估有無商業上下文文件的效果。結果顯示，NLQ轉換為SQL的準確性從8.3%提升至78.3%，在所有複雜度層級中均一致。排除高複雜度查詢時，準確率可達85%。這項研究對非技術用戶在數據密集型領域的信息可及性具有重要意義。 PubMed DOI

Ai-enabled language models (LMs) to large language models (LLMs) and multimodal large language models (MLLMs) in drug discovery and development.
在藥物發現與開發中，AI 驅動的語言模型（LMs）、大型語言模型（LLMs）及多模態大型語言模型（MLLMs）。 J Adv Res 2025-02-14

這篇文章探討了人工智慧驅動的大型語言模型（LLMs）在藥物發現與開發中的影響，特別是它們如何解決傳統方法的時間與成本問題。文章介紹了LLMs在藥物發現各階段的應用，包括藥物設計、靶點識別、驗證及相互作用分析等。此外，還提到針對藥物發現的專屬LLMs的發展及其挑戰，並展望未來人工智慧在藥物開發中的整合潛力。 PubMed DOI

Large language model for knowledge synthesis and AI-enhanced biomanufacturing.
知識綜合與 AI 增強生物製造的大型語言模型。 Trends Biotechnol 2025-03-06

這篇評論強調大型語言模型（LLMs）在合成生物學（SynBio）教育與研究中的重要性，特別是在生物製造領域。文章比較了美國和中國的LLMs在解決SynBio問題上的表現，並探討了它們如何從非結構化數據中提取資訊、建立知識圖譜，及促進檢索增強生成。預期LLMs將提升代謝建模和工程中的設計-建造-測試-學習（DBTL）循環，並推動自動化實驗室的發展。最後，呼籲建立LLMs的基準、發展生物安全措施，並促進相關領域專家的合作。 PubMed DOI

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