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這項研究評估了GPT-4和PaLM2兩個大型語言模型在分析偏頭痛文獻的有效性,特別是針對偏頭痛藥物的臨床試驗摘要進行情感分析。由於偏頭痛影響超過十億人,且新研究不斷出現,需有效分析相關資訊。研究從FDA批准的藥物中提取名稱,並使用PubMed的相關標題進行摘要識別。結果顯示,兩個模型對藥物的正面評價與現有治療指導一致,建議這些模型可作為提升偏頭痛研究文獻回顧效率的工具。 PubMed DOI


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這項研究探討了ChatGPT-4在文獻回顧中的有效性,特別是在醫療法律背景下醫生與病人之間的關係。分析了由GPT-4生成的文獻回顧與人類研究者撰寫的回顧,並根據準確性、反應時間等標準進行比較。結果顯示,GPT-4在反應時間和知識廣度上表現優異,但在深入理解和情境相關性上較弱。研究強調,雖然GPT-4可作為初步工具,但仍需專家評估以提升學術成果的準確性和情境豐富性,特別是在醫學研究領域。 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

這項研究評估了大型語言模型ChatGPT在系統性回顧和統合分析中的表現,特別是在脊髓刺激後情緒功能的數據上。結果顯示,ChatGPT在標題和摘要篩選的準確率為70.4%,而全文篩選的準確率為68.4%。在數據整合方面,ChatGPT的準確率達到100%。雖然在篩選任務中表現中等,但在數據整合上表現優異。研究指出,人工智慧能提升系統性回顧的效率,但仍需人類監督以確保研究質量。 PubMed DOI

這項研究評估了GPT-4和BioMistral 7B兩個大型語言模型在回答罕見疾病病人詢問的表現,並與醫生的回應進行比較。結果顯示,GPT-4的表現優於醫生和BioMistral 7B,回應被認為正確且具同理心。BioMistral 7B的回應則部分正確,而醫生的表現介於兩者之間。專家指出,雖然LLMs能減輕醫生負擔,但仍需嚴格驗證其可靠性。GPT-4在溝通上表現佳,但需注意回應的變異性和準確性。 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

這項研究評估了GPT-4在回答疼痛管理相關的臨床藥理學問題上的表現。醫療專業人員提出了有關藥物相互作用、劑量和禁忌症的問題,GPT-4的回應在清晰度、詳細程度和醫學準確性上獲得了高評價。結果顯示,99%的參與者認為回應易懂,84%認為信息詳細,93%表示滿意,96%認為醫學準確。不過,只有63%認為信息完整,顯示在藥物動力學和相互作用方面仍有不足。研究建議開發專門的AI工具,結合即時藥理數據庫,以提升臨床決策的準確性。 PubMed DOI

慢性疼痛影響超過20%的人口,對個人和經濟造成重大影響。有效的疼痛評估工具對改善患者生活至關重要。這項研究探討使用大型語言模型(如GPT-4)來評估患者的書面敘述(WNs)。分析43份纖維肌痛症患者的WNs後,結果顯示GPT-4的評估與專家評分高度一致,且專家認為其評分和解釋通常合適。這表明GPT-4能有效增強WNs的評估,為慢性疼痛管理提供新方法。 PubMed DOI

這項研究評估了自訂的GPT-4模型在醫學文獻數據提取和評估方面的表現,以協助系統性回顧。研究團隊創建了四個專門模型,針對研究特徵、結果、偏見評估及風險評估進行分析。結果顯示,GPT-4在數據提取的符合率達88.6%,且在2.5%的情況下準確性超過人類評審。在偏見評估方面,GPT-4的內部一致性公平至中等,外部一致性則優於人類評審者。整體而言,GPT-4在系統性回顧中展現出潛在的應用價值。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型(LLMs)在總結患者在網上論壇和健康社群分享經驗的有效性。研究評估了Flan-T5、GPT、GPT-3和GPT-3.5等模型,並測試不同的提示策略。結果顯示,GPT-3.5在零-shot提示中表現最佳,並在3-shot設置中結合方向性提示時達到最佳效果。手動評估也確認了其摘要的準確性。雖然研究顯示LLMs能提供有價值的質性見解,但也存在數據樣本小和手動摘要僅由一位標註者創建的限制。 PubMed DOI

這篇綜述整理了LLMs在醫療診斷的最新應用,像是疾病分類和醫學問答,特別以GPT-4和GPT-3.5為主。雖然在放射科、精神科等領域表現不錯,但還是有偏見、隱私和法規等問題。未來要加強驗證、減少偏見、提升可解釋性,並統一法規,才能讓LLMs更安全地應用在醫療上。 PubMed DOI