Evaluating large language models for health-related text classification tasks with public social media data.
利用公共社交媒體數據評估大型語言模型在健康相關文本分類任務中的表現。 J Am Med Inform Assoc 2024-08-09

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在社交媒體健康相關文本分類的表現，並比較了不同模型的效果。結果顯示，基於人類標註數據的模型如RoBERTa和BERTweet表現優於基於GPT-3.5和GPT-4的模型。雖然LLM可用於數據增強，但僅依賴LLM標註數據訓練效果不佳。研究指出，LLM作為零樣本分類器能有效減少假陰性，並減輕手動標註負擔，顯示其在特定領域自然語言處理的潛力。 PubMed DOI

Large Language Models Can Enable Inductive Thematic Analysis of a Social Media Corpus in a Single Prompt: Human Validation Study.
大型語言模型能夠在單一提示中啟用社交媒體語料庫的歸納主題分析：人類驗證研究。 JMIR Infodemiology 2024-08-29

這項研究探討生成性大型語言模型（LLMs）在分析公共健康相關社交媒體內容的可行性，特別是疫苗言論。研究發現，LLMs通常能有效識別人類專家所關注的主題，且錯誤信息出現率較低。雖然LLMs的分析深度不及人類專家，但專家認為其生成的主題仍然合理且相關。總體來看，LLMs在處理健康相關社交媒體內容方面展現出顯著潛力，未來可能有助於公共健康策略的制定與社區關注的理解。 PubMed DOI

Utilizing large language models in infectious disease transmission modelling for public health preparedness.
在公共衛生準備中利用大型語言模型進行傳染病傳播建模。 Comput Struct Biotechnol J 2024-09-17

這項研究探討了OpenAI的ChatGPT如何協助公共衛生工作者開發疾病傳播模型，以制定感染控制策略。透過案例研究，公共衛生工作者與ChatGPT合作，創建符合10天流行病學數據的數學模型，並進行代碼生成、精煉和除錯，估算基本繁殖數（Ro）和最終疫情規模。最終模型重現疫情曲線，Ro為4.19，最終疫情規模達98.3%。研究顯示，ChatGPT能加速模型開發，降低技術門檻，改善全球疫情應對能力，特別在資源有限的環境中。 PubMed DOI

Use of large language models as a scalable approach to understanding public health discourse.
大型語言模型作為理解公共衛生話語的可擴展方法。 PLOS Digit Health 2024-10-16

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在分析社交媒體貼文，評估公眾對疫苗接種態度的應用。研究人員比較了不同LLMs的表現，包括GPT模型和開源替代品，並與基於規則的情感分析工具進行對比。結果顯示，使用表現最佳的LLMs進行少量提示能獲得最佳效果，而其他方法則有較高的誤分類風險。研究強調LLMs在公共衛生領域的潛力，建議將其納入公共衛生監測，以提升對健康政策公眾意見的評估能力。 PubMed DOI

Large Language Models in Biomedical and Health Informatics: A Review with Bibliometric Analysis.
生物醫學與健康資訊學中的大型語言模型：文獻計量分析的回顧。 J Healthc Inform Res 2024-10-28

這項研究全面探討大型語言模型（LLMs）在生物醫學與健康資訊學（BHI）的應用，強調其變革潛力及面臨的倫理與實際挑戰。透過分析1,698篇研究，發現LLMs在臨床決策支持、病患互動及醫療文件分析等領域的應用顯著增加，預期能提升診斷準確性。研究也揭示機構間的合作動態，特別是在心理健康和神經系統疾病的管理上，顯示出個人化醫療的潛力。儘管LLMs展現出巨大潛力，仍需重視倫理影響及模型驗證挑戰，以確保其在臨床上的有效性。 PubMed DOI

Chatting new territory: large language models for infection surveillance from pilot to deployment.
聊天新領域：大型語言模型在感染監測中的應用從試點到部署。 Infect Control Hosp Epidemiol 2025-02-14

Rodriguez-Nava 等人進行了一項概念驗證研究，探討如何利用安全的大型語言模型（LLM）來獲得醫療數據的批准。他們的研究專注於回顧性識別中心靜脈導管相關血流感染（CLABSIs），這是一種特定的醫療相關感染（HAI），並使用真實病人的數據進行監測。研究結果顯示，LLMs 有潛力顯著提升 HAI 監測的效率，並能部分自動化或簡化這個過程。 PubMed DOI

Fine-tuning large language models for improved health communication in low-resource languages.
為低資源語言改善健康溝通的大型語言模型微調。 Comput Methods Programs Biomed 2025-02-23

這項研究提出了一種方法，旨在為越南語這種低資源語言的醫療資訊創建訓練數據集，以微調大型語言模型（LLMs）。目的是改善醫療資訊的獲取，增強發展中國家的醫療溝通。研究過程中，選擇基礎模型並彙編約337,000對提示-回應對，使用低秩適應技術進行微調。微調後的模型在多項指標上表現優於基礎模型，顯示出其在越南語健康查詢中的潛力。雖然本地部署可提升數據隱私，但高計算需求和成本仍是挑戰，研究呼籲關注醫療差距，促進全球健康公平。 PubMed DOI

Large language models for analyzing open text in global health surveys: why children are not accessing vaccine services in the Democratic Republic of the Congo.
全球健康調查中分析開放文本的大型語言模型：為什麼兒童無法在剛果民主共和國獲得疫苗服務。 Int Health 2025-03-07

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在分析全球健康調查自由文本回應的有效性，特別針對2020至2023年的疫苗覆蓋調查數據。研究測試了多種LLM技術，發現準確率介於61.5%到96%之間，微調或少樣本學習能顯著提升表現。結果顯示，LLMs能增強數據分析能力，並為全球健康組織提供可擴展且具成本效益的解決方案。儘管面臨挑戰，這項研究強調了LLMs在改善數據分析和指導健康政策方面的潛力。 PubMed DOI

Mining Social Media Data for Influenza Vaccine Effectiveness Using a Large Language Model and Chain-of-Thought Prompting.
利用大型語言模型和思維鏈提示挖掘社交媒體數據以評估流感疫苗的有效性。 medRxiv 2025-04-08

流感疫苗效果（VE）的估算對公共健康非常重要，能幫助評估疫苗接種的影響並指導政策調整。不過，目前的估算方法面臨人口代表性不足、選擇偏差和報告延遲等挑戰。我們建議結合大型語言模型（LLMs）和少量示例的思考鏈（CoT）提示，分析社交媒體數據以進行即時VE估算。研究顯示，透過標註4,000多條推文，我們的提示策略在識別疫苗接種狀態和測試結果方面表現優異，為即時監測提供了有效工具，補充了現有流行病學方法。 PubMed DOI

Large Language Models for Global Health Clinics: Opportunities and Challenges.
全球健康診所的大型語言模型：機遇與挑戰。 J Am Coll Radiol 2025-04-09

大型語言模型（LLMs）在人工智慧領域是一大突破，能改變醫療溝通、研究和決策。它們能快速分享健康資訊，打破語言障礙，但整合進醫療系統時也面臨挑戰，如數據偏見、隱私問題及數位素養差異。儘管如此，LLMs的分析能力可支持基於證據的醫療政策。為了發揮其潛力，需制定倫理指導方針、減少偏見策略，並確保全球醫療資源的公平獲取。妥善解決這些挑戰，LLMs有望改善全球健康結果，促進健康公平。 PubMed DOI

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