這項研究評估了四個大型語言模型（LLMs）在前列腺癌治療相關的資訊檢索和風險評估任務中的表現，特別針對第四期患者。研究使用350份模擬報告，並針對三個風險評估任務和七個資訊檢索任務進行評估。結果顯示，所有模型在資訊檢索任務中表現良好，但在風險評估上差異明顯，ChatGPT-4-turbo表現最佳。儘管結果令人鼓舞，研究仍提醒可能的誤解會影響臨床決策，並呼籲進一步研究以驗證結果的普遍性。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在耳鼻喉科手術腫瘤建議中的潛力。研究比較了多學科腫瘤委員會（MDT）與兩個LLMs（ChatGPT-4o和Llama 3）的建議。結果顯示，ChatGPT-4o與MDT的符合率為84%，Llama 3則為92%。兩者都能識別第一線治療選擇，且MDT的建議在28%的案例中被模型採納。雖然LLMs的建議受到正面評價，但研究強調應用於輔助決策，而非取代專業醫師，特別是考量數據保護問題。Llama 3的本地運行特性顯示出臨床應用潛力。 PubMed DOI

多學科團隊（MDTs）在癌症護理中非常重要，但需要專家投入大量時間，導致醫療成本上升。最近大型語言模型（LLMs）的進展，可能提升臨床決策的效率，並降低MDT的相關成本。 一項針對171名新診斷前列腺癌患者的研究比較了兩個LLMs（chatGPT-4和Claude-3-Opus）與MDT會議的建議。結果顯示，LLMs的遵循率高達93%。不一致的情況主要因為臨床資訊不足。研究顯示，LLMs能生成準確的治療建議，未來有潛力簡化MDT流程，讓專家專注於更複雜的案例，並降低醫療成本。 PubMed DOI

本研究評估了人工智慧（AI），特別是OpenAI的自然語言處理技術，對胸腔多學科腫瘤委員會（MTB）決策的幫助。研究納入2023年1月至6月診斷為非小細胞肺癌的52位病患，AI模型生成的建議與MTB決策的一致性達76%，Kappa指數為0.59，手術建議的一致性更高，重複案例後達92.3%。結果顯示，AI可成為多學科腫瘤委員會決策的有力支持工具。 PubMed DOI

多學科腫瘤委員會（MTBs）在癌症治療決策中扮演重要角色，但常面臨案例過載，影響決策品質。臨床決策支持系統（CDSSs）雖已引入協助醫師，但使用仍有限。大型語言模型（LLMs）如ChatGPT的出現，為提升CDSS的效率提供新機會。 OncoDoc2專注於乳腺癌管理，研究探討LLMs如何透過提示工程技術（PETs）改善其可用性。使用200個乳腺癌患者摘要進行評估，結果顯示最佳方法結合Mistral和OpenChat模型，達到不錯的準確率，但與金標準建議的匹配度仍低，顯示LLMs在醫療決策中仍需進一步發展。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在自動生成腫瘤影像檢查申請的臨床歷史的應用，資料來自207名接受CT掃描的癌症患者。研究顯示，GPT-4在提取關鍵腫瘤學參數方面表現優異，F1分數達0.983。LLM生成的歷史中，主要診斷、急性症狀及相關手術的出現頻率均高於原始歷史，且差異具統計意義。放射科醫生更偏好LLM生成的歷史，認為其提供更完整的解讀，降低傷害風險。總之，LLM能準確創建全面的腫瘤影像臨床歷史，受到醫生青睞。 PubMed DOI

本研究探討大型語言模型（LLMs）在膀胱癌管理中的表現。研究設計了100個臨床問題，評估六種LLMs的回應準確性。結果顯示，Claude-3.5-Sonnet以89.33%準確率最佳，ChatGPT-4為85.67%。GPT-3.5-Turbo經過兩階段訓練後，準確率從74.33%提升至100%。研究顯示，針對性訓練能顯著改善模型表現，並指出策略性改進可克服專業醫學應用中的限制。 PubMed DOI

這項研究評估了多學科腫瘤委員會（MTBs）與GPT-4人工智慧在癌症病患管理中的決策一致性。研究於2021年2月至2023年6月在安卡拉大學醫院進行，涵蓋610名癌症病患。結果顯示，GPT-4的預測與MTB決策的相容性得分為3.59，顯示高度一致性，但有10.2%的案例得分低於可接受範圍，需進一步審查。專家發現GPT-4在12.9%到25.8%的案例中不適當，顯示其在複雜或罕見案例中的限制。整體而言，GPT-4在腫瘤決策中具輔助潛力。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4在乳癌和婦科癌症治療建議上表現尚可，乳癌案例與專家意見一致率最高達84%。雖然經過多次提示後表現有提升，但在正確性、完整性及手術、基因檢測建議上仍有限制。未來AI可輔助臨床決策，但專家把關還是很重要。 PubMed DOI

大型語言模型在腫瘤醫學有潛力協助臨床決策、資料整理及病患溝通，對醫師和病患都有幫助。不過，也有幻覺、泛化和倫理等問題需注意。LLMs應當作為輔助工具，幫助醫師提升癌症照護品質，而非取代醫師角色。 PubMed DOI