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這項研究探討如何準確測量各種疾病患者的醫療需求，並強調優化資源配置以避免浪費的重要性。研究使用大型語言模型（如ChatGPT）進行情感分析，重點分析患者經驗、醫生技能及基礎設施。透過鏈式思考提示，並比較中英文LLMs在中文數據集上的表現，評估醫療資源配置的不滿。結果顯示ChatGPT 3.5在穩定性和成本上優於其他模型，並有效分析患者評價，幫助合理配置資源，促進良好健康與福祉的實現。 PubMed DOI ♡

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這項研究探討醫療專業人員與公眾對於在臨床中使用ChatGPT的看法。研究指出，成功實施ChatGPT不僅依賴技術，還需考量醫療提供者和公眾的態度。透過分析3,130條評論，研究發現醫療人員對其效率表示肯定，但對倫理和責任有疑慮；而公眾則欣賞其可及性和情感支持，但擔心隱私和錯誤資訊。為了有效整合ChatGPT，需針對這些不同觀點進行調整，提升可靠性並明確其在醫療中的角色。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在臨床實踐中有潛力提升病人教育與賦權，提供更個人化的醫療服務。然而，目前對其在病人照護中的應用資訊仍不夠完整。本系統性回顧分析了2022至2023年間的89項相關研究，主要集中於GPT-3.5和GPT-4，應用於回答醫療問題、生成病人資訊等。研究指出設計和輸出方面的限制，包括缺乏針對醫療的優化及數據透明度等問題。此回顧為LLMs在醫療環境中的應用與評估提供了基礎框架。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療領域的應用越來越受到重視，能提升診斷準確性和病患照護效率。本研究透過文獻計量分析，探討2021至2024年間的研究趨勢，分析超過500篇相關文章，並使用VOSviewer和CiteSpace工具進行系統性回顧。主要發現顯示，神經網絡在影像診斷和自然語言處理等方面的應用顯著增長，並識別出臨床研究、人工智慧等新興子主題。這項分析不僅概述了當前狀態，還指出未來發展的關鍵領域。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在分析患者對緊急研究中免除知情同意（EFIC）過程的看法。研究分析了102個與兒科研究相關的社區訪談，使用五種LLMs，包括GPT-4，來評估情感並進行主題分類。結果顯示，LLMs在情感分析上與人類評審者一致性高（Cohen's kappa: 0.69），主題分類準確率也高（0.868）。雖然LLMs在數據分析上效率高，但仍應輔助人類判斷。未來研究應著重於將LLMs整合進EFIC過程，以提升分析效率與準確性。 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

這項研究展示了利用大型語言模型（LLMs）如ChatGPT來挖掘病患評論的潛力，幫助更好理解病患的醫療需求。研究人員分析了來自haodf.com的504,198則評論，並開發了情感分析模板，將病患關注點分為三大領域。結合ChatGPT的思考鏈，他們取得了優異的表現，精確度達0.944，召回率0.884，F1分數0.912，超越了ChatGPT-4o的表現。這種方法不僅增進了對病患需求的理解，還有助於改善醫療資源配置和病患體驗，未來可應用於其他LLMs以推進醫療管理。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在教育強直性脊柱炎（AS）和脊椎關節炎（SpA）患者的有效性，涵蓋182名參與者，包括4名風濕病學專家和178名患者。結果顯示，LLMs如ChatGPT-4o和Kimi在提供準確的醫療資訊上表現優於傳統指導，且患者對這些資訊的理解和接受度也較高。研究建議LLMs在醫療知識傳遞和患者教育上具潛力，未來可能成為醫療實踐中的重要工具。 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

這項研究顯示大型語言模型（LLMs）在診斷罕見疾病方面的潛力，因為這些疾病因發病率低且表現多樣而難以識別。研究分析了152個來自中國醫學案例資料庫的案例，並比較了四個LLMs（ChatGPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini Advanced和Llama 3.1 405B）與人類醫師的診斷準確性。結果顯示，LLMs的表現超越人類醫師，Claude 3.5 Sonnet的準確率達78.9%，而人類醫師僅26.3%。這顯示LLMs在臨床上可能成為有價值的工具，但在實際應用前仍需進一步驗證及考量倫理與隱私問題。 PubMed DOI

慢性病是全球主要死因，LLMs（像ChatGPT）在管理慢性病上有潛力，能提供準確、易懂的健康建議，幫助病人自我管理和獲得支持。專業型LLMs表現更好，但目前證據有限，還有隱私、語言和診斷等挑戰。臨床應用還在初期，未來需加強資料安全、專業化和與穿戴裝置整合。 PubMed DOI