系統性回顧（SR）在綜合醫學文獻中非常重要，但手動篩選文章耗時。大型語言模型（LLMs）有潛力協助篩選相關文獻，雖然目前效果仍在研究中。本研究比較了18種LLMs與人類審稿者在三個SR中的選擇重疊情況。結果顯示，LLMs雖然識別的文章數量較少，但仍能正確分類相當多的標題和摘要。LLMs的表現受納入標準和回顧設計影響，能減輕人類審稿者的工作量，範圍從33%到93%不等。為了提升效果，需在使用前精煉標準。 PubMed DOI

這項研究探討如何利用大型語言模型（LLMs）自動化提取生活系統性回顧（LSRs）中的數據，模擬兩位審稿人的流程。分析了來自10個試驗的數據，針對23個變數進行研究。使用的模型包括GPT-4-turbo和Claude-3-Opus。結果顯示，在提示開發集中，模型達到96%的高一致性率，但在測試集中降至87%。經過交叉評析後，51%的不一致回應變得一致，整體準確率提升至0.76。研究表明，LLMs能有效支持數據提取，促進系統性回顧的進行。 PubMed DOI

機器學習，特別是大型語言模型（LLMs），越來越受到重視，能協助健康研究中的系統性回顧（SR）。研究團隊在多個資料庫中搜尋，自2021年4月以來共找到8,054個結果，並手動補充33篇，最終納入37篇專注於LLM應用的文章。分析顯示，LLMs在SR的13個步驟中使用了10個，最常見的應用為文獻搜尋、研究選擇和數據提取。雖然LLMs顯示潛力，但許多應用尚未經過驗證，顯示出這一領域的研究需求日益增加。 PubMed DOI

您開發了一個大型語言模型（LLM）輔助的系統，專門用於健康技術評估（HTA）的系統性文獻回顧（SLR）。這個系統包含五個模組，從文獻搜尋到數據總結，並具有人機協作的設計，能根據LLM與人類審查者的意見調整PICOs標準。經過四組數據評估，系統在摘要篩選中表現優異，達到90%的敏感度和82的F1分數，顯示出與人類審查者的高一致性。這個AI輔助系統有潛力簡化SLR過程，降低時間和成本，並提升證據生成的準確性。 PubMed DOI

這篇論文探討大型語言模型（LLMs）在系統性文獻回顧中的篩選效果，並與傳統手動篩選及機器學習工具進行比較。研究使用ChatGPT-4o和Claude-3.5進行篩選，結果顯示LLMs在全文篩選中敏感度達0.87、特異度0.96，AUC為0.96；標題和摘要篩選的敏感度為0.73，經修正後提升至0.98，特異度保持高達0.99。相比之下，ASReview和Abstrackr的表現較差。結果顯示LLMs能有效提升文獻篩選的準確性與效率，減輕工作負擔。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在系統性回顧中自動化摘要篩選的可行性。研究測試了六種LLMs，並在23篇Cochrane Library的系統性回顧中評估其分類準確性。初步結果顯示，LLMs在小型數據集上表現優於人類研究者，但在大型數據集上，由於類別不平衡，精確度下降。研究還發現，LLM與人類的結合能減少工作量並保持高敏感性，顯示自動化篩選可減輕研究者負擔。總體而言，LLMs有潛力提升系統性回顧的效率與質量，但仍需進一步驗證。 PubMed DOI

這項研究開發了 LARS-GPT 流程，利用多個大型語言模型協助系統性回顧和統合分析時的文獻篩選。實驗結果顯示，LARS-GPT 能在召回率超過 0.9 的情況下，減少超過 40% 的篩選工作量，證明 LLMs 能有效提升文獻篩選效率。 PubMed DOI

這篇研究回顧了LLM在自動化科學文獻回顧的應用，分析了172篇論文。多數專案用ChatGPT或GPT系列，特別在文獻搜尋和資料擷取上表現比BERT好。不過，實際上很少有論文註明用LLM協助。雖然LLM處理數值資料還有些限制，但未來很可能會大幅改變文獻回顧的流程。 PubMed DOI

這項研究比較GPT-4o、GPT-4o-mini和Llama 3.1:8B在自動化系統性回顧的表現，發現GPT-4o在摘要篩選最優（召回率0.894，精確度0.492），並提出有效調整篩選門檻的方法。偏誤風險評估方面，LLM表現依領域不同而異。整體來說，LLM對自動化系統性回顧有幫助，但還有待改進。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4在協助篩選食道切除術併發症危險因子的文獻時，和人工審查者的判斷一致率高，尤其在標準較寬鬆時表現更好。雖然標準嚴格時準確率會下降，但GPT-4仍能有效簡化流程並提供決策依據。未來建議進一步比較不同模型及應用於其他審查步驟。 PubMed DOI