研究指出，使用ChatGPT聊天機器人在電子病患報告（ePRO）數據收集上表現優異，能提供準確對話和數據提取。醫生認為Chat-ePRO能理解問題並給予一致回應，相較於傳統系統，Chat-ePRO回應率高且互動時間長。研究顯示在ePRO系統中應用LLM算法可行，Chat-ePRO有助提升患者遵從性。 PubMed DOI

研究使用大型語言模型幫助病人提出問題，提升溝通效率。以范德堡大學醫學中心數據測試三個模型，CLAIR在清晰度、完整性和簡潔性表現最佳。GPT4在效用和完整性較高，但清晰度和簡潔性較差。CLAIR生成的問題與醫療者相符，有助改善溝通。 PubMed DOI

近年來，大型語言模型（LLMs）已被應用於醫療領域，特別是在前列腺癌的病患溝通上。我們的研究評估了三種LLM的效果，包括ChatGPT（3.5）、Gemini（Pro）和Co-Pilot（免費版），並與官方的羅馬尼亞前列腺癌病患指南進行比較。透過隨機和盲測，八位醫療專業人員根據準確性、及時性、全面性和使用友好性進行評估。結果顯示，LLM，尤其是ChatGPT，通常提供比指南更準確且友好的資訊，顯示出其在改善醫療溝通上的潛力。不過，不同模型的表現差異也顯示出需要量身定制的實施策略。 PubMed DOI

這項研究探討了大型語言模型（LLMs），特別是ChatGPT-4.0，對於三級醫療機構病人投訴的回應效果。研究比較了ChatGPT與病人關係部門的回應，結果顯示87.2%到97.3%的受訪者更偏好ChatGPT的回應，且其在適當性、同理心等方面得分較高。ChatGPT的回應平均較長，且與高得分有關。研究顯示，ChatGPT能有效提升病人投訴的解決效果，未來可進一步探討AI在醫療系統中的應用潛力。 PubMed DOI

這項研究旨在提升從臨床筆記中提取與炎症性腸病（IBD）相關的病人報告結果（PROs），比較傳統自然語言處理（tNLP）和大型語言模型（LLMs）的效果。研究針對腹痛、腹瀉和糞便出血進行標註，並開發模型提取資訊。結果顯示，GPT-4在準確率上優於tNLP，尤其在外部驗證中表現穩定。研究強調LLMs在不同機構間的泛化能力，建議更廣泛應用這些工具以改善IBD的研究與病人護理。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在健康心理學中如何增強健康評估，旨在克服傳統統計和機器學習方法的限制。傳統方法因線性評分而準確性不足，而機器學習則在可解釋性和數據需求上有挑戰。研究提出的ScaleLLM利用LLMs的自然語言理解能力，提供健康量表的專家評估。實驗結果顯示，ScaleLLM在身心健康評估的準確性和可解釋性上都有所提升，成為該領域的一個有前景的工具。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在腫瘤學的應用正在改變病人照護的方式。它們能提供個性化的癌症資訊、協助診斷、監測治療進展，並促進後續照護。這些模型的潛在好處包括提高資訊可及性、個性化支持及提升醫療效率。然而，使用過程中也需注意數據隱私、偏見及知情同意等倫理問題。此外，法規方面需建立明確的批准流程、責任界定及持續監測機制，以確保安全與有效性。整體而言，LLMs在腫瘤學的整合需謹慎推進。 PubMed DOI

這篇回顧探討大型語言模型（LLMs）在病人教育和參與中的應用，分析了201項主要來自美國的研究，並提出六個關鍵主題，包括生成病人教育材料、解釋醫療資訊、提供生活方式建議等。研究顯示，LLMs能有效生成易懂的內容，改善病人與醫療提供者的溝通，但也存在可讀性、準確性及偏見等問題。未來需進一步研究以提升LLM的可靠性，並解決其在醫療應用中的倫理挑戰。 PubMed DOI

這項研究強調質性反饋在計畫評估中的重要性，特別是理解病人經驗。透過使用大型語言模型（如ChatGPT），研究分析了82位病人在Empowered Relief疼痛教育課程中的回應，揭示了七個關鍵主題，包括音頻檔的使用、心態、技巧、社群支持、知識、工具與方法，以及自我覺察。這些發現顯示質性數據能捕捉病人經驗的細微差異，並為計畫改進提供資訊，促進以病人為中心的評估。 PubMed DOI

這項研究探討如何從電子健康紀錄中提取與炎症性腸病（IBD）相關的病人報告結果（PROs），比較了傳統自然語言處理（tNLP）和大型語言模型（LLMs）如GPT-4的表現。研究發現，GPT-4在提取腹痛、腹瀉和糞便血的準確率上均優於tNLP，特別是在外部驗證中保持高準確率。這顯示LLMs在IBD研究和病人護理中具有良好的應用潛力，且不受人口統計或診斷偏見影響。 PubMed DOI