這項研究探討大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4，如何生成符合病人和醫師需求的醫療建議回應。研究團隊透過人員參與的迭代過程，優化提示，提升回應質量。經過三次迭代後，臨床醫師對草擬回應的接受度從62%提升至84%，且74%的回應被評為「有幫助」。病人也認為優化後的回應在語氣和質量上更佳，76%的病人無法分辨人類與LLM生成的回應。研究顯示，根據醫師和病人的反饋來精煉提示，能有效生成有用的醫療建議。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs）驅動的聊天機器人，如ChatGPT 3.5、CoPilot和Gemini，在提供前列腺癌資訊的有效性，並與官方病人指南進行比較。研究使用25個專家驗證的問題，根據準確性、及時性、完整性和可理解性進行評估。結果顯示，ChatGPT 3.5的表現優於其他模型，證明其為可靠的資訊來源。研究強調在健康領域持續創新AI應用的重要性，並建議未來探討AI回應中的潛在偏見及其對病人結果的影響。 PubMed DOI

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

這項研究評估了大型語言模型（LLMs），特別是GPT-3.5和GPT-4，在從腫瘤科電子健康紀錄中提取患者共病情況的表現。研究分析了250份病歷報告，結果顯示GPT-4在敏感性上表現優於GPT-3.5和醫生，達到96.8%。雖然醫生在精確度上稍勝一籌，但GPT-4的表現更一致，且能推斷出非明確的共病情況。整體而言，這些模型在提取資訊方面顯示出潛力，可能成為數據挖掘的重要工具。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在提供前列腺癌放射治療病人教育的有效性，並納入臨床醫生和病人的反饋。研究中針對六個常見問題，評估了ChatGPT-4、Gemini、Copilot和Claude的回答。結果顯示，雖然所有模型的回答被認為相關且正確，但可讀性較差。病人對ChatGPT-4的評價較高，認為其回答易懂且有信心。整體而言，LLMs在病人教育上有潛力，但準確性和可讀性仍需改進，未來需進一步研究以提升其效益。 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

這項研究評估了GPT-3.5和GPT-4在小兒放射治療患者及其家長教育上的有效性。研究發現，GPT-4和放射腫瘤科醫生的回答質量最高，但GPT-4的回答有時過於冗長。微調過的GPT-3.5表現優於基本版本，但常常提供過於簡化的答案。整體來看，GPT-4可作為小兒放射腫瘤學患者及家庭的有用教育資源，雖然使用GPT-3.5時需謹慎，因為它可能產生不足的回答。 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

這項研究評估了使用大型語言模型（LLM），特別是OpenAI的ChatGPT 4.0，對電子健康紀錄（EHR）系統中患者訊息草稿回覆的影響。研究在2023年8月至2024年7月於13個門診專科進行，323名臨床醫生和支援人員參與。 主要發現包括： - 草稿使用率38%，臨床醫生43%，排程人員33%。 - AI生成草稿顯著減少回覆時間，平均縮短13秒。 - 支援人員平均節省23秒，臨床醫生僅3秒。 - 不同專科間使用率和時間節省有差異。 結論指出，LLM可減輕訊息負擔並縮短回覆時間，但效果因角色和專科而異，建議進一步開發個性化AI工具以提升效用。 PubMed DOI

這項研究比較GPT-4和中國腫瘤科醫師回答癌症病患問題的表現。結果顯示，GPT-4在病患衛教的答案較完整，正確性和安全性也不輸醫師，但在醫療決策上正確率較低，偶爾還會出現危險錯誤。醫師和病患對同理心的感受也不同。總結來說，GPT-4適合用於衛教，但在醫療決策上仍需醫師把關。 PubMed DOI