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

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在分析線上護理論壇專家文本的應用，目的是提升主題分析的效率。研究過程包括數據收集、主題建模、人為分類及LLMs的主題詮釋。結果顯示，人為詮釋與LLMs生成的詮釋有80%的相似度，且在三分之二的主題上達成共識。LLMs能識別子主題並提供額外見解，增強分析深度，但在質性研究中整合這些模型仍需謹慎。總體而言，LLMs在自動化質性數據詮釋方面展現潛力。 PubMed DOI

這篇論文探討大型語言模型（LLMs）在改善外科手術知情同意過程中的角色，強調提供準確醫療資訊和同理心互動的重要性。雖然LLMs能增強資訊檢索和模擬情感，但也面臨倫理挑戰，特別是病人自主權和信任問題。論文區分主動與被動同理心，建議LLMs應專注於被動同理心，協助識別病人焦慮，並提醒醫療人員。最終，作者提倡倫理使用LLMs，確保其補充而非取代人類同理心，提升知情同意體驗。 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

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

這項研究發現，GPT-4在總結腦瘤支持論壇貼文時，品質和效率都勝過GPT-3.5、Llama 3和傳統主題分析法，結果也跟人工分析相近，但速度快很多。雖然GPT-4很有潛力協助健康相關資料分析，但還是有模型偏誤和處理限制等問題需要注意。 PubMed DOI

這項研究發現，LLM像ChatGPT-4o能快速抓到結構和後勤主題，但人類分析師更能掌握情感和心理細節。結合兩者分析，有助提升健康研究的廣度和深度。作者建議未來可採用這種混合方式。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4在分析癌症病患與醫療人員的對話內容時，和人類專家有高度到中度的一致性，像是判斷有無討論症狀、誰先提起、以及建議內容等。雙方意見分歧的情況不多，且有詳細分類。結果顯示，LLM有潛力協助提升醫療溝通與照護品質。 PubMed DOI