Large language models for data extraction from unstructured and semi-structured electronic health records: a multiple model performance evaluation.
從非結構化和半結構化電子健康紀錄中提取數據的大型語言模型：多模型性能評估。 BMJ Health Care Inform 2025-01-20

這項研究評估了多種大型語言模型（LLMs）在從電子健康紀錄中提取數據的表現，使用了50份合成醫療筆記。共測試了18個LLM，並與基準模型RoBERTa比較，涵蓋多個任務。表現最佳的模型包括Claude 3.0 Opus、GPT 4等，準確率超過0.98，明顯優於RoBERTa的0.742。這些模型在多次測試中也展現出一致性，顯示出能有效協助數據提取，減輕醫療人員的負擔。不過，仍需用真實數據進一步驗證其實際應用效果。 PubMed DOI

Scalable information extraction from free text electronic health records using large language models.
使用大型語言模型從自由文本電子健康紀錄中進行可擴展的信息提取。 BMC Med Res Methodol 2025-01-28

這項研究探討開源大型語言模型（LLMs）在從電子健康紀錄（EHRs）中提取社會健康決定因素（SDoH）數據的效果。研究隨機選取200名患者，並由兩位審查者手動標記九個SDoH方面，達成93%的高一致性。結果顯示，LLMs的表現明顯優於基準模型，特別是在識別明確提及的SDoH方面。最佳模型openchat_3.5在所有SDoH方面的準確率最高。研究強調進一步精煉和專業訓練的潛力，以提升LLMs在臨床研究中的應用，最終改善醫療結果。 PubMed DOI

Using Large Language Models for Efficient Cancer Registry Coding in the Real Hospital Setting: A Feasibility Study.
在真實醫院環境中運用大型語言模型於癌症登記編碼之可行性研究 Pac Symp Biocomput 2025-04-29

這項研究發現，只要善用提示工程技巧，即使沒特別微調，公開的大型語言模型也能協助癌症登記編碼。結合RAG系統和思路鏈推理後，肺癌個案的編碼準確率大幅提升，顯示LLMs有助於提升登記人員的效率和精確度。 PubMed DOI

Automating Evaluation of AI Text Generation in Healthcare with a Large Language Model (LLM)-as-a-Judge.
以大型語言模型（LLM）作為評審自動化評估醫療領域 AI 文字生成 medRxiv 2025-05-02

本研究提出用大型語言模型（LLM）自動評估AI生成的電子健康紀錄（EHR）摘要，效果和專家評分高度一致，尤其是像GPT-3這類模型。這種方法省時又可靠，有助於確保醫療AI摘要的品質與安全性，適合大規模應用。 PubMed DOI

Evaluating large language model workflows in clinical decision support for triage and referral and diagnosis.
臨床決策支援中大型語言模型於分診、轉診與診斷流程的評估 NPJ Digit Med 2025-05-09

**重點摘要：** 這項研究評估了多個大型語言模型（LLMs）以及一個檢索增強生成（RAG）流程，並以2,000個醫療案例作為測試。結果顯示，LLMs能夠協助病人和臨床醫師，像是提供可能的診斷、建議合適的專科醫師，以及評估緊急程度，有機會提升醫療決策品質和醫療服務的效率。 PubMed DOI

LLMonFHIR: A Physician-Validated, Large Language Model-Based Mobile Application for Querying Patient Electronic Health Data.
LLMonFHIR：經醫師驗證、基於大型語言模型的行動應用程式，用於查詢病患電子健康資料 JACC Adv 2025-05-15

這項研究推出 LLMonFHIR 行動 App，運用大型語言模型，幫助慢性心血管病人用多種語言、不同難度，甚至語音方式，查詢自己的電子健康紀錄。初步測試顯示，醫師認為 App 回覆正確、好懂又實用。雖然在健康摘要和檢驗數據查詢上還有改進空間，但 LLMonFHIR 有助於解決語言和健康素養障礙，讓病人更容易掌握自己的健康資訊。 PubMed DOI

Assessment and Integration of Large Language Models for Automated Electronic Health Record Documentation in Emergency Medical Services.
大型語言模型於緊急醫療服務自動化電子病歷紀錄之評估與整合 J Med Syst 2025-05-17

這項研究用多個大型語言模型（像是GPT-4、Claude 3.5等）來自動化產生EMS對話的電子病歷，結果比單一模型更準確，F1分數最高到0.81。專家也認為這系統能減輕紀錄負擔，但偶爾還是會誤解醫療情境。這是首次針對急診醫療紀錄自動化做系統性評估，展現未來應用潛力。 PubMed DOI

LLMs-based Few-Shot Disease Predictions using EHR: A Novel Approach Combining Predictive Agent Reasoning and Critical Agent Instruction.
基於LLMs的少樣本疾病預測：結合預測代理推理與關鍵代理指導的電子健康紀錄新方法 AMIA Annu Symp Proc 2025-05-26

這項研究利用大型語言模型（LLMs）把電子健康紀錄（EHR）結構化資料轉成自然語言，並應用在疾病預測。LLMs分別扮演「預測者」和「評論者」兩種角色，負責預測結果和給予改進建議。結果顯示，在樣本數少的情況下，這種方法的預測表現不輸傳統監督式學習，對醫療應用很有發展潛力。 PubMed

Large language model discharge summary preparation using real-world electronic medical record data shows promise.
使用真實世界電子病歷資料進行大型語言模型出院摘要撰寫展現潛力 Intern Med J 2025-05-28

**重點摘要：** 這項研究測試了兩個大型語言模型（LLMs），用來從真實的臨床紀錄自動產生出院摘要，並用一個經過驗證的評分指標來評分他們的結果。兩個模型的表現差不多，顯示LLMs有潛力協助醫師準備出院摘要，進而減輕臨床醫師的行政工作負擔。 PubMed DOI

Verifiable Summarization of Electronic Health Records Using Large Language Models to Support Chart Review.
使用大型語言模型驗證性摘要電子健康紀錄以支援病歷審查 medRxiv 2025-06-12

這項研究發現，用大型語言模型自動產生心臟衰竭住院摘要，能幫助部分醫師更快回答問題，且準確率沒變。大多數醫師認為這樣能省時間，也願意使用，但摘要格式要配合個人需求。整體來說，LLM有助提升醫師效率，但摘要內容還需客製化。 PubMed DOI

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