這項研究探討大型語言模型（LLMs）在耳鼻喉科手術腫瘤建議中的潛力。研究比較了多學科腫瘤委員會（MDT）與兩個LLMs（ChatGPT-4o和Llama 3）的建議。結果顯示，ChatGPT-4o與MDT的符合率為84%，Llama 3則為92%。兩者都能識別第一線治療選擇，且MDT的建議在28%的案例中被模型採納。雖然LLMs的建議受到正面評價，但研究強調應用於輔助決策，而非取代專業醫師，特別是考量數據保護問題。Llama 3的本地運行特性顯示出臨床應用潛力。 PubMed DOI

多學科團隊（MDTs）在癌症護理中非常重要，但需要專家投入大量時間，導致醫療成本上升。最近大型語言模型（LLMs）的進展，可能提升臨床決策的效率，並降低MDT的相關成本。 一項針對171名新診斷前列腺癌患者的研究比較了兩個LLMs（chatGPT-4和Claude-3-Opus）與MDT會議的建議。結果顯示，LLMs的遵循率高達93%。不一致的情況主要因為臨床資訊不足。研究顯示，LLMs能生成準確的治療建議，未來有潛力簡化MDT流程，讓專家專注於更複雜的案例，並降低醫療成本。 PubMed DOI

子宮頸癌是全球健康的重要議題，尤其在資源有限的地區。這項研究探討大型語言模型（LLMs）在子宮頸癌管理中的潛力，評估了九個模型的準確性和可解釋性。結果顯示，ChatGPT-4.0 Turbo表現最佳，得分為2.67，顯示其在提供可靠回應方面的有效性。研究還利用LIME增強模型的可解釋性，對醫療專業人員建立信任至關重要。雖然專有模型表現良好，但醫學專用模型的表現未如預期，未來仍需進一步研究以了解LLM在醫療中的應用。 PubMed DOI

這項研究評估了OpenAI的ChatGPT和Microsoft的Copilot在根據全國綜合癌症網絡針對胰腺導管腺癌指導方針生成回應的準確性。研究發現，ChatGPT的準確性較Copilot優越，完全正確的回應分別為52%和33%。此外，ChatGPT的回應也較為準確，評分為3.33對3.02。兩者的回應普遍冗長，平均字數分別為270字和32字。研究結論指出，雖然這些模型在臨床決策支持上有潛力，但仍需改進以確保準確性和簡潔性。 PubMed DOI

這項研究探討如何利用臨床實踐指導（CPGs）來強化大型語言模型（LLMs），以改善針對 COVID-19 的門診治療決策。研究開發了三種整合 CPGs 的方法：二元決策樹、程式輔助圖形構建和思考鏈少量提示，並以零樣本提示作為基準。結果顯示，所有 LLMs 在有 CPG 增強的情況下表現優於零樣本提示，特別是二元決策樹在自動評估中表現最佳。這顯示出帶有 CPG 的 LLMs 能提供更準確的治療建議，未來應用潛力廣泛。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在根據病患醫療紀錄生成早期乳腺癌治療選項的準確性。使用2024年初的多學科團隊會議紀錄，測試了三個AI模型：Claude3-Opus、GPT4-Turbo和LLaMa3-70B。結果顯示，Claude3-Opus準確率86.6%，GPT4-Turbo為85.7%，LLaMa3-70B則為75.0%。兩者在輔助內分泌和靶向治療上表現良好，但在輔助放射治療上則有高估的情況。研究建議需進一步探討這些模型在臨床上的實際應用。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如BERT和GPT在2021至2023年間對臨床癌症護理的影響顯著。這篇回顧探討了LLMs在臨床決策支持、癌症教育和研究中的應用。LLMs可用於治療計畫、篩檢、管理治療反應及處理不良事件，並在癌症教育中協助問答和簡化資訊。在研究方面，LLMs幫助科學寫作和數據處理。研究顯示，LLMs在提升癌症護理上具潛力，未來應納入用戶反饋及開發開源工具。 PubMed DOI

乳癌重建在癌症治療中扮演重要角色，通常與手術同時進行以促進病人恢復。本研究提出一個新框架，利用自然語言處理（NLP）和大型語言模型（LLMs），增強病人的恢復預測。透過BioBERT進行數據處理，並使用ChatGPT-4和Gemini提供個性化的重建成功率和併發症見解。研究顯示，這些模型的準確率高達98.4%和98.7%，並能有效預測術後情況，提升病人生活品質。這項技術結合了計算與生命科學，為臨床醫生提供強大工具。 PubMed DOI

這項研究發現，讓 ChatGPT 直接讀取 NCCN 指南 PDF 並搭配提示語（PDF+Prompt），能大幅提升其在建議晚期非小細胞肺癌治療時的準確度和符合指引性，且回覆更清楚易懂。單靠提示語沒有效果。這表示，若大型語言模型能直接存取臨床指引，對腫瘤治療決策會更有幫助，但還需更多研究來驗證其他癌症和臨床情境的適用性。 PubMed DOI

這項研究比較了 ChatGPT 和 ERNIE Bot 在中英文乳癌資訊上的表現。結果顯示，英文版 ChatGPT 答案最準確、最實用，特別適合一般病患提問。不過，兩款 LLM 在專業問題上表現都不佳，且常缺乏佐證資料。目前還不適合完全依賴 LLM 做臨床決策，資料安全和法律風險也需注意，未來還要進一步研究。 PubMed DOI