Evaluating large language models for health-related text classification tasks with public social media data.
利用公共社交媒體數據評估大型語言模型在健康相關文本分類任務中的表現。 J Am Med Inform Assoc 2024-08-09

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在社交媒體健康相關文本分類的表現，並比較了不同模型的效果。結果顯示，基於人類標註數據的模型如RoBERTa和BERTweet表現優於基於GPT-3.5和GPT-4的模型。雖然LLM可用於數據增強，但僅依賴LLM標註數據訓練效果不佳。研究指出，LLM作為零樣本分類器能有效減少假陰性，並減輕手動標註負擔，顯示其在特定領域自然語言處理的潛力。 PubMed DOI

Model development for bespoke large language models for digital triage assistance in mental health care.
為心理健康護理中的數位分診輔助而開發的定制大型語言模型模型。 Artif Intell Med 2024-10-09

當代大型語言模型（LLMs）在處理電子健康紀錄（EHRs）中的非結構化數據方面展現潛力，特別是在心理健康領域。英國國民健康服務（NHS）面臨心理健康護理的長等待名單，每月有數十萬轉診需要分流。透過LLMs分析臨床筆記，可以推薦合適的護理團隊，減少等待時間並改善分流決策。本研究提出三種基於LLM的方法，能在單一GPU上運行，適合NHS的資源限制，並維護臨床數據的保密性。相關代碼可在GitHub上獲得。 PubMed DOI

Enhancing health assessments with large language models: A methodological approach.
利用大型語言模型增強健康評估：一種方法論的探討。 Appl Psychol Health Well Being 2024-10-11

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在健康心理學中如何增強健康評估，旨在克服傳統統計和機器學習方法的限制。傳統方法因線性評分而準確性不足，而機器學習則在可解釋性和數據需求上有挑戰。研究提出的ScaleLLM利用LLMs的自然語言理解能力，提供健康量表的專家評估。實驗結果顯示，ScaleLLM在身心健康評估的準確性和可解釋性上都有所提升，成為該領域的一個有前景的工具。 PubMed DOI

Large Language Models for Mental Health Applications: Systematic Review.
大型語言模型在心理健康應用中的系統性回顧。 JMIR Ment Health 2024-10-18

這篇系統性回顧探討大型語言模型（LLMs）在心理健康領域的應用，特別是在早期篩檢、數位介入和臨床應用的有效性。回顧分析了2017年到2024年期間的40篇文章，結果顯示LLMs能有效識別心理健康問題並提供電子健康服務，但也存在文本不一致、幻覺現象及缺乏倫理框架等風險。主要挑戰包括需要多語言專家標註的數據、內容可靠性及數據隱私等倫理問題。雖然LLMs不應取代專業服務，但作為輔助工具的潛力值得進一步研究。 PubMed DOI

Large Language Models in Biomedical and Health Informatics: A Review with Bibliometric Analysis.
生物醫學與健康資訊學中的大型語言模型：文獻計量分析的回顧。 J Healthc Inform Res 2024-10-28

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

Detection of suicidality from medical text using privacy-preserving large language models.
使用隱私保護的大型語言模型從醫學文本中檢測自殺意圖。 Br J Psychiatry 2024-11-05

這項研究探討大型語言模型（LLMs），特別是Llama-2，如何在電子健康紀錄（EHRs）中檢測精神科入院紀錄的自殺風險。研究人員評估了不同Llama-2模型在100份精神科報告上的表現，並與專家定義的真實情況進行比較。經過德國微調的Llama-2模型表現最佳，準確率達87.5%，敏感性83.0%，特異性91.8%。結果顯示，LLMs能有效提取自殺相關資訊，並保持數據隱私，顯示其在監測精神科緊急情況及增強自殺管理上的潛在應用價值。 PubMed DOI

Using large language models to detect outcomes in qualitative studies of adolescent depression.
使用大型語言模型來檢測青少年憂鬱症質性研究中的結果。 J Am Med Inform Assoc 2024-12-11

這項研究探討如何利用大型語言模型（LLMs）來識別青少年抑鬱症訪談中的心理治療結果。作者建立了一個編碼框架，能夠捕捉多樣的治療結果，並評估五個開源LLM的分類能力。實驗結果顯示，這些模型能有效分類31種結果，ROC曲線下面積得分在0.6到1.0之間，成功識別出友誼和學業表現等重要結果。研究強調了臨床數據的應用，顯示詳細編碼治療結果的可行性，並有助於量化重要結果。 PubMed DOI

From statistics to deep learning: Using large language models in psychiatric research.
從統計學到深度學習：在精神病學研究中使用大型語言模型。 Int J Methods Psychiatr Res 2025-01-08

這項研究指出大型語言模型（LLMs）在精神醫學研究中不僅能提升臨床應用，還能改善文獻回顧、研究設計等方面的效率。不過，仍面臨偏見、計算需求、數據隱私和內容可靠性等挑戰。這篇回顧強調謹慎監督、嚴格驗證及遵循倫理標準的重要性，期望透過解決這些問題，最大化LLMs的優勢，並推動精神醫學研究的進展。 PubMed DOI

Evaluating Diagnostic Accuracy and Treatment Efficacy in Mental Health: A Comparative Analysis of Large Language Model Tools and Mental Health Professionals.
評估心理健康診斷準確性和治療效果：大型語言模型工具與心理健康專業人士的比較分析。 Eur J Investig Health Psychol Educ 2025-01-24

這項研究評估了四個大型語言模型（LLMs）在心理健康診斷和治療的能力，包括Gemini 2.0、Claude 3.5、ChatGPT-3.5和ChatGPT-4。主要發現顯示，ChatGPT-4在診斷憂鬱症和PTSD方面優於人類專業人士，但在複雜案例如早期精神分裂症的準確率僅55%。LLMs提供的治療建議較為多樣，但專業人士則偏好具體的精神科諮詢。總體來看，雖然LLMs能協助診斷和治療計畫，但在複雜情況下仍需專業監督。 PubMed DOI

Scalable information extraction from free text electronic health records using large language models.
使用大型語言模型從自由文本電子健康紀錄中進行可擴展的信息提取。 BMC Med Res Methodol 2025-01-28

這項研究探討開源大型語言模型（LLMs）在從電子健康紀錄（EHRs）中提取社會健康決定因素（SDoH）數據的效果。研究隨機選取200名患者，並由兩位審查者手動標記九個SDoH方面，達成93%的高一致性。結果顯示，LLMs的表現明顯優於基準模型，特別是在識別明確提及的SDoH方面。最佳模型openchat_3.5在所有SDoH方面的準確率最高。研究強調進一步精煉和專業訓練的潛力，以提升LLMs在臨床研究中的應用，最終改善醫療結果。 PubMed DOI

原始文章

站上相關主題文章列表