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

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

這項研究評估了九個大型語言模型（LLMs）在醫學領域的表現，特別是在臨床化學和實驗室管理方面。使用零-shot提示法測試109個臨床測驗，結果顯示GPT-4o的準確率最高，達81.7%，其次是GPT-4 Turbo（76.1%）和Claude 3 Opus（74.3%）。這些模型在數字和計算任務上表現優異，顯示出它們能有效運用現有知識協助醫療專業人員進行決策，未來有潛力成為醫療輔助工具。 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

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

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

這項研究評估了兩個大型語言模型（LLMs），ChatGPT 和 Gemini，對自免疫接種後不良事件（AEFIs）因果關係的自動評估能力，特別針對 COVID-19 疫苗相關的心肌炎和心包炎。分析了美國疫苗不良事件報告系統（VAERS）中的 150 例案例。結果顯示，ChatGPT 的遵循度較高（34%），而 Gemini 僅為 7%。ChatGPT 與人類專家的中度一致性為 71%，而 Gemini 則為 53%。雖然兩者在識別 AEFIs 時都有困難，但 ChatGPT 的表現明顯優於 Gemini，更適合作為人類專業知識的輔助工具。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs），如ChatGPT 3.5、ChatGPT 4.0和Gemini，對自體免疫疾病臨床問題的回答效果。共提出46個問題，並由專家根據五個質量維度進行評估。結果顯示，ChatGPT 4.0在所有維度上表現優於其他兩者，平均得分為199.8，顯示其在相關性、正確性、完整性、有用性和安全性方面的顯著優勢。整體而言，ChatGPT 4.0在提供準確且有用的醫療資訊上，顯示出更高的效能，顯示大型語言模型在醫療服務中的潛力。 PubMed DOI

這項研究比較四種大型語言模型（LLM）在協助罕見兒童疾病藥物超適應症資訊檢索的表現，發現GPT-4o表現最好，優於Scopus AI。雖然有時LLM給的參考文獻品質甚至比人類還高，但結果會因查詢內容不同而有落差。LLM能加快資訊搜尋，但還是需要專業人員審核，確保正確性。 PubMed DOI