Using large language models for safety-related table summarization in clinical study reports.
使用大型語言模型進行臨床研究報告中與安全相關的表格摘要。 JAMIA Open 2024-05-31

LLMs在臨床試驗文件生成上有潛力。輝瑞挑戰使用LLMs自動化臨床試驗文件，尤其是為CSRs創建安全表摘要。評估顯示性能差異，特別是在事實準確性和寫作風格方面。團隊多使用GPT模型，改進方向包括表格輸入、上下文添加和微調。挑戰結果顯示LLMs在自動化CSRs中表格摘要有潛力，強調需優化人類輸入和持續研究。 PubMed DOI

Large language model aided automatic high-throughput drug screening using self-controlled cohort study.
大型語言模型輔助的自我對照隊列研究自動化高通量藥物篩選。 medRxiv 2024-08-16

新藥開發和不良藥物反應檢測傳統上耗時且成本高，但隨著大規模醫療數據庫和大型語言模型的興起，藥物篩選變得更有效。本研究提出一個自動化高通量藥物篩選流程，具備多項優勢，包括估算藥物與疾病的關聯、整合藥物重新利用與監測、準確解析暴露時間等。研究分析了661萬名患者的數據，發現16,901對藥物-疾病組合顯著降低風險，11,089對則顯著增加風險，顯示出潛在的藥物重新利用和安全問題。這項研究展示了自然語言處理在藥物流行病學中的潛力。 PubMed DOI

Toward an Explainable Large Language Model for the Automatic Identification of the Drug-Induced Liver Injury Literature.
朝向可解釋的大型語言模型以自動識別藥物誘發肝損傷文獻。 Chem Res Toxicol 2024-08-27

藥物引起的肝損傷（DILI）是藥物安全性的重要議題，也是急性肝衰竭的主要原因。傳統的文獻搜尋方法因藥物相互作用的複雜性而效率不高，且手動整理容易出錯。近期，利用大型語言模型（LLMs）如LLaMA-2，研究人員開發了專門用於DILI分析的模型，並在CAMDA 2022的數據集上達到97.19%的準確率，顯示出LLMs在文獻識別上的潛力，可能簡化監管審查流程。 PubMed DOI

Unlocking the potential of advanced large language models in medication review and reconciliation: A proof-of-concept investigation.
釋放先進大型語言模型在藥物審查和調解中的潛力：一項概念驗證研究。 Explor Res Clin Soc Pharm 2024-09-11

這項研究評估了大型語言模型（LLMs）在藥物審查中的表現，特別是劑量錯誤、藥物相互作用及基因組學建議的能力。研究測試了四個LLM，發現ChatGPT在劑量方案上表現良好，但對simvastatin的問題有例外。所有LLM都能識別warfarin的相互作用，但錯過metoprolol和verapamil的相互作用。Claude-Instant在治療監測上提供適當建議，而Gemini在基因組學上表現不錯。研究指出，LLM在藥物審查中有潛力，但整合進醫療系統對病人安全至關重要。 PubMed DOI

Enhancing pharmacogenomic data accessibility and drug safety with large language models: a case study with Llama3.1.
利用大型語言模型提升藥物基因組數據的可及性和藥物安全性：以 Llama3.1 為案例研究。 Exp Biol Med (Maywood) 2024-12-18

藥物基因組學（PGx）旨在根據個人基因特徵來個性化醫療，以提升藥物療效與安全性。不過，PGx 研究面臨數據分散和提取繁瑣的挑戰。本研究評估大型語言模型（LLMs），特別是 Llama3.1-70B，能否自動化從 FDA 藥物標籤中提取 PGx 資訊。結果顯示，該模型在識別藥物-生物標記對的準確率達 91.4%，並且在提取 PGx 類別的穩定性超過 85%。這不僅簡化了數據提取，還有助於改善個性化醫療，並為少數族群揭示新資訊，顯示 LLMs 在 PGx 研究中的潛力。 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

The use of large language models to enhance cancer clinical trial educational materials.
利用大型語言模型增強癌症臨床試驗教育材料的應用。 JNCI Cancer Spectr 2025-02-08

這項研究探討了大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4，在製作癌症臨床試驗教育內容的潛力，旨在提升患者的理解。研究從ClinicalTrials.gov獲取知情同意書，生成簡短摘要和多選題，並透過患者調查和眾包註釋來評估其有效性。結果顯示，摘要內容可讀且具資訊性，患者認為有助於理解臨床試驗並提高參與意願。雖然多選題的準確性高，但當要求提供未明確列出的資訊時，GPT-4的準確性較低。整體而言，研究顯示GPT-4能有效生成患者友好的教育材料，但仍需人類監督以確保準確性。 PubMed DOI

Evaluating large language models as a supplementary patient information resource on antimalarial use in systemic lupus erythematosus.
評估大型語言模型作為系統性紅斑狼瘡抗瘧藥使用的補充病患資訊資源。 Lupus 2025-02-27

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

From RAGs to riches: Utilizing large language models to write documents for clinical trials.
從 RAGs 到財富：利用大型語言模型撰寫臨床試驗文件。 Clin Trials 2025-02-27

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在生成臨床試驗計畫書的有效性。研究人員使用LLM生成不同疾病和試驗階段的計畫書，並根據臨床思維、透明度、醫學術語和內容相關性四個標準進行評估。結果顯示，LLM在內容相關性和術語方面表現良好，但在臨床思維和透明度上則較差。為提升表現，研究人員採用檢索增強生成（RAG）方法，顯著改善了內容質量，提升了臨床思維和透明度的分數。這表明RAG方法能有效提升LLM在臨床試驗文件撰寫的可用性，並可能改變藥物開發過程。 PubMed DOI

Enhancing systematic literature reviews with generative artificial intelligence: development, applications, and performance evaluation.
利用生成式人工智慧增強系統性文獻回顧：發展、應用及效能評估。 J Am Med Inform Assoc 2025-03-04

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

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