Accuracy and Readability of Kidney Stone Patient Information Materials Generated by a Large Language Model Compared to Official Urologic Organizations.
大型語言模型生成的腎結石患者資訊材料的準確性和可讀性：與官方泌尿學組織相比。 Urology 2024-03-15

研究比較了泌尿學協會提供的腎結石患者資訊材料（PIMs）和AI模型生成的內容，發現PIMs更易讀。AI模型準確但可讀性較差，GPT-4比GPT-3.5更準確。雖PIMs準確，AI模型有遺漏細節。總結來說，PIMs比AI生成的內容更易讀，但各有優缺點。 PubMed DOI

Evaluating the accuracy of a state-of-the-art large language model for prediction of admissions from the emergency room.
評估一款最先進的大型語言模型在預測急診入院情況的準確性。 J Am Med Inform Assoc 2024-05-21

人工智慧和大型語言模型可輔助急診室運作，幫助醫生判斷病人是否需要住院。一項使用紐約市醫院真實數據的研究發現，GPT-4模型在預測急診病人入院情況方面表現優異。建議大型語言模型可成為醫療決策支援工具，進一步改進以提高效能。 PubMed DOI

Evaluation of large language models as a diagnostic aid for complex medical cases.
大型語言模型作為複雜醫學案例診斷輔助的評估。 Front Med (Lausanne) 2024-07-05

研究比較了大型語言模型（LLMs）在臨床案例診斷上的表現，發現GPT4比GPT3.5更準確且提供更專業的診斷列表。然而，兩者仍有可能漏掉最可能的診斷。研究建議LLMs像GPT4可擴展診斷考慮範圍，但需改進以更符合疾病發生率和文獻。 PubMed DOI

The potential and pitfalls of using a large language model such as ChatGPT, GPT-4, or LLaMA as a clinical assistant.
使用大型語言模型如ChatGPT、GPT-4或LLaMA作為臨床助手的潛力與陷阱。 J Am Med Inform Assoc 2024-07-17

研究評估了大型語言模型在醫療保健領域的應用，尤其是在改善患者護理方面。使用MIMIC-III數據庫的電子健康記錄，測試了這些模型在識別特定疾病患者方面的效能。GPT-4在辨識COPD、CKD、PBC和Cancer Cachexia患者方面表現優異，而ChatGPT和LLaMA3則稍遜。儘管LLMs有潛力，但在臨床應用前仍需解決錯誤、解釋不足和倫理問題。進一步研究將有助於提升模型訓練和設計，以更好地應用於醫療保健。 PubMed DOI

Large Language Models Improve the Identification of Emergency Department Visits for Symptomatic Kidney Stones.
大型語言模型改善了對有症狀腎結石的急診就診識別。 medRxiv 2024-08-30

這項研究探討大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4和GPT-3.5，如何分析急診部報告以識別與腎結石相關的就診。研究使用標註過的數據集，透過提示優化和微調來提升模型表現。結果顯示，GPT-4的宏觀F1分數達0.833，明顯優於基準系統的0.71，而GPT-3.5則為0.796。研究還發現，GPT-4在種族和性別偏見方面表現良好，顯示出其在臨床文本分析的潛力。 PubMed DOI

Evaluating the use of large language models to provide clinical recommendations in the Emergency Department.
評估大型語言模型在急診科提供臨床建議的應用。 Nat Commun 2024-10-08

這項研究評估了GPT-3.5-turbo和GPT-4-turbo在急診部門提供臨床建議的表現，分析了10,000次就診。結果顯示，這兩個模型的準確性都不如住院醫師，GPT-4-turbo平均低8%，而GPT-3.5-turbo低24%。雖然這些大型語言模型在敏感性上表現良好，但特異性較低，顯示出建議過於謹慎。研究指出，儘管LLMs在臨床應用上有潛力，但在成為可靠的醫療決策支持系統前，仍需大幅改進。 PubMed DOI

Using Large Language Models to Abstract Complex Social Determinants of Health From Original and Deidentified Medical Notes: Development and Validation Study.
使用大型語言模型從原始和去識別化的醫療筆記中抽象複雜的社會健康決定因素：開發與驗證研究。 J Med Internet Res 2024-11-19

這項研究評估了大型語言模型（LLMs），特別是GPT-3.5和GPT-4，在識別孕婦臨床筆記中的住房不安全性方面的效果。主要發現顯示，GPT-4在識別住房不穩定案例上表現優於GPT-3.5，回憶率達0.924，超過人類抽取者的0.702。雖然GPT-4的精確度低於人類，但在去識別筆記中略有提升。研究建議，雖然手動抽取準確性較高，LLMs如GPT-4提供了可擴展且具成本效益的選擇，適合半自動化抽取，但仍需人類審查以避免錯誤解釋。 PubMed DOI

The Transformative Potential of Large Language Models in Mining Electronic Health Records Data: Content Analysis.
大型語言模型在挖掘電子健康紀錄數據中的變革潛力：內容分析。 JMIR Med Inform 2025-01-02

這項研究評估了大型語言模型（LLMs），特別是GPT-3.5和GPT-4，在從腫瘤科電子健康紀錄中提取患者共病情況的表現。研究分析了250份病歷報告，結果顯示GPT-4在敏感性上表現優於GPT-3.5和醫生，達到96.8%。雖然醫生在精確度上稍勝一籌，但GPT-4的表現更一致，且能推斷出非明確的共病情況。整體而言，這些模型在提取資訊方面顯示出潛力，可能成為數據挖掘的重要工具。 PubMed DOI

Assessing the performance of large language models (GPT-3.5 and GPT-4) and accurate clinical information for pediatric nephrology.
評估大型語言模型（GPT-3.5 和 GPT-4）在小兒腎臟科準確臨床資訊的表現。 Pediatr Nephrol 2025-03-05

這項研究評估了兩個AI語言模型，GPT-3.5和GPT-4，在小兒腎臟科臨床資訊的有效性。40位小兒腎臟科專家對這些模型進行了評分，結果顯示兩者表現相似，GPT-4稍微高一些，但差異不顯著。分析顯示，模型的內部一致性較低，專家經驗與評價無明顯相關。研究指出，這些AI模型雖能提供基本資訊，但未能解決小兒腎臟科的特定挑戰，強調專業訓練和人類監督的重要性。 PubMed DOI

Leveraging Large Language Models for Predicting Postoperative Acute Kidney Injury in Elderly Patients.
利用大型語言模型預測老年患者術後急性腎損傷。 BME Front 2025-03-12

本研究旨在建立一個框架，利用大型語言模型（LLMs）預測老年患者術後急性腎損傷（AKI）的結果。研究顯示，LLMs克服了傳統機器學習模型在預測疾病時的低泛化能力和可解釋性問題。透過提示工程和知識蒸餾，我們評估了來自中國和南韓的數據，結果顯示LLMs在準確率上優於傳統模型，並提供了可讀的解釋，改善臨床理解。此框架為臨床提供了更可靠的預測工具。 PubMed DOI

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