這項研究探討大型語言模型（LLMs）在提升病人與臨床試驗（CTs）匹配的應用，並以資訊檢索為框架。研究開發了一個多階段檢索管道，結合BM25、Transformer排名器及LLM方法，數據來自TREC臨床試驗2021-23。結果顯示，微調的LLM在查詢形成、過濾及重新排名上表現優於傳統方法，提升了識別合格試驗的有效性。雖然LLMs具競爭力，但計算成本較高，效率降低。未來研究應聚焦於優化成本與檢索有效性之間的平衡。 PubMed DOI

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

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在提供前列腺癌放射治療病人教育的有效性，並納入臨床醫生和病人的反饋。研究中針對六個常見問題，評估了ChatGPT-4、Gemini、Copilot和Claude的回答。結果顯示，雖然所有模型的回答被認為相關且正確，但可讀性較差。病人對ChatGPT-4的評價較高，認為其回答易懂且有信心。整體而言，LLMs在病人教育上有潛力，但準確性和可讀性仍需改進，未來需進一步研究以提升其效益。 PubMed DOI

這項研究評估了GPT-3.5和GPT-4在小兒放射治療患者及其家長教育上的有效性。研究發現，GPT-4和放射腫瘤科醫生的回答質量最高，但GPT-4的回答有時過於冗長。微調過的GPT-3.5表現優於基本版本，但常常提供過於簡化的答案。整體來看，GPT-4可作為小兒放射腫瘤學患者及家庭的有用教育資源，雖然使用GPT-3.5時需謹慎，因為它可能產生不足的回答。 PubMed DOI

這項研究探討使用 Mistral 8x22B 大型語言模型 (LLM) 改善臨床試驗的知情同意書 (ICFs) 撰寫，針對複雜性和法律術語問題進行分析。研究中，四個臨床試驗方案的 ICF 由 LLM 生成，並由八位專家評估。結果顯示，LLM 生成的 ICF 在準確性和完整性上與人類版本相似，但在可讀性和可理解性上表現更佳，且在可行性上獲得滿分。整體而言，LLM 顯示出提升 ICF 可及性和清晰度的潛力，可能成為改善參與者理解的有效解決方案。 PubMed DOI

這項研究評估了三種大型語言模型（LLMs）—Copilot、GPT-3.5 和 GPT-4—在提供抗瘧疾藥物對系統性紅斑狼瘡（SLE）使用的準確性和完整性。研究設計了十三個問題，兩位風濕病學專家對模型回應進行評分。結果顯示，雖然準確性高，但完整性差異明顯：Copilot 38.5%，GPT-3.5 55.9%，GPT-4 92.3%。特別是在「作用機制」和「生活方式」方面，GPT-4 完整性達100%。研究指出，GPT-4 有潛力改善病人對 SLE 治療的理解，但仍需進一步研究以克服臨床應用的限制。 PubMed DOI

臨床試驗對醫學進步和病人獲得新療法非常重要，但像 ClinicalTrials.gov 的複雜語言讓人難以理解。本研究探討大型語言模型（LLMs），特別是 GPT-4，如何改善病人對癌症臨床試驗的教育。研究人員利用知情同意書，透過兩種 AI 方法創建易懂的摘要，並設計多選題評估病人理解。結果顯示，AI 生成的摘要更易讀，且超過 80% 的參與者表示理解更好。儘管 LLMs 有助於增強病人參與，但仍需解決準確性和倫理問題，未來應專注於改善 AI 流程和遵循法規。 PubMed DOI

生成式人工智慧（GAI）技術，特別是大型語言模型（LLMs），在醫學領域的應用越來越普遍，尤其是在病人與臨床試驗配對方面。研究顯示，LLMs能有效匹配病人的健康紀錄與臨床試驗資格標準，並取得良好結果。雖然自動化配對有助於提升病人參與率和減輕醫療工作負擔，但也面臨挑戰，如可能帶來虛假希望、導航困難及需人類監督等問題。進一步研究對驗證LLM在腫瘤學中的安全性和有效性至關重要。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在為癌症倖存者及其照顧者創建教育材料的有效性，特別針對弱勢群體。研究比較了三個模型（GPT-3.5 Turbo、GPT-4 和 GPT-4 Turbo）在生成30個癌症護理主題內容的表現，目標是達到六年級的閱讀水平，並提供西班牙語和中文翻譯。 主要發現包括：LLMs整體表現良好，74.2%符合字數限制，平均質量分數為8.933，但只有41.1%達到所需閱讀水平。翻譯準確率高，西班牙語96.7%、中文81.1%。常見問題有範圍模糊和缺乏可行建議。GPT-4表現優於GPT-3.5 Turbo，使用項目符號提示效果更佳。 結論指出，LLMs在創建可及的教育資源方面潛力大，但需改善閱讀水平和內容全面性，未來研究應結合專家意見和更好數據以提升有效性。 PubMed DOI

這篇研究發現，用GPT-4o等大型語言模型產生的子宮頸癌選擇題，品質和臨床醫師出的差不多，難易度也相近，臨床醫師不太能分辨題目來源。不過，醫師出的題目在高層次思考上還是比較強，專家也比較能分辨AI題目。總結來說，AI能有效輔助出題，但複雜題目還是需要專業醫師把關。 PubMed DOI