Leveraging GPT-4 for identifying cancer phenotypes in electronic health records: a performance comparison between GPT-4, GPT-3.5-turbo, Flan-T5, Llama-3-8B, and spaCy's rule-based and machine learning-based methods.
利用 GPT-4 在電子健康記錄中識別癌症表現：GPT-4、GPT-3.5-turbo、Flan-T5、Llama-3-8B，以及spaCy基於規則和機器學習方法的性能比較。 JAMIA Open 2024-07-04

研究使用OpenAI的GPT-4模型分析非小細胞肺癌患者的電子健康記錄，結果顯示GPT-4在識別疾病階段、治療和進展方面比其他模型表現更好。這表示GPT-4在臨床表現型提取上比基於規則的模型更有效率，具有更高的精確度、召回率和F1分數。GPT模型在醫療領域有著重要的應用價值，因為它們提供了更好的上下文理解和臨床表現型識別能力。 PubMed DOI

Extraction of clinical data on major pulmonary diseases from unstructured radiologic reports using a large language model.
使用大型語言模型從非結構化放射學報告中提取主要肺部疾病的臨床數據。 PLoS One 2024-11-25

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在從非結構化放射報告中提取臨床數據的效果，專注於七種肺部疾病。研究分析了1,800份報告，並使用Google Gemini Pro 1.0、OpenAI的GPT-3.5和GPT-4進行數據提取。結果顯示，所有模型的準確率都很高，特別是GPT-4的表現最佳，敏感性和特異性均達到優秀水準。這些結果顯示，LLMs，尤其是GPT-4，可能成為醫生進行病歷審查的有效替代方案，提升非結構化放射數據的提取能力。 PubMed DOI

The Transformative Potential of Large Language Models in Mining Electronic Health Records Data: Content Analysis.
大型語言模型在挖掘電子健康紀錄數據中的變革潛力：內容分析。 JMIR Med Inform 2025-01-02

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

Large Language Models Outperform Traditional Natural Language Processing Methods in Extracting Patient-Reported Outcomes in Inflammatory Bowel Disease.
大型語言模型在提取炎症性腸病患者報告結果方面優於傳統自然語言處理方法。 Gastro Hep Adv 2025-01-29

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

Information Extraction from Clinical Texts with Generative Pre-trained Transformer Models.
使用生成預訓練變壓器模型從臨床文本中提取信息。 Int J Med Sci 2025-03-03

本研究評估了GPT-3.5和GPT-4在從非結構化臨床文本中提取資訊的效果。使用了病人特徵、病史和臨床檢測結果的資料，並透過簡單提示進行查詢。結果顯示，GPT-4在性別資訊提取上準確率達95%，優於GPT-3.5的70%；但在身體質量指數（BMI）方面，GPT-3.5的78%表現更佳。研究建議整合特定任務的定義進入提示中，以提升提取效果，並鼓勵專業人士設計有效提示，監控大型語言模型的表現。 PubMed DOI

Consistent Performance of GPT-4o in Rare Disease Diagnosis Across Nine Languages and 4967 Cases.
GPT-4o 在九種語言和 4967 例罕見疾病診斷中的一致表現。 medRxiv 2025-03-10

大型語言模型（LLMs）如GPT-4o在醫療應用，特別是鑑別診斷方面展現潛力。研究人員創建了4,967個臨床案例，涵蓋378種遺傳疾病，並翻譯HPO術語，生成多語言提示。結果顯示，GPT-4o在英語中正確識別排名第一的診斷達19.8%，而在八種非英語語言中，正確率介於16.9%到20.5%之間。這顯示該模型在非英語臨床環境中的應用潛力，並得到多方支持，推進LLMs在醫療領域的合作努力。 PubMed DOI

GPT-4 in Clinical Practice: Assessing Its Capability for Symptom Extraction from Cancer Patient Notes.
GPT-4 在臨床實踐中的應用：評估其從癌症病人筆記中提取症狀的能力。 Stud Health Technol Inform 2025-04-09

這項研究評估了GPT-4o在MIMIC-III數據集中提取病人症狀和體徵的能力，強調準確提取對診斷和治療的重要性。研究測試了兩個溫度設定（1和0.3），發現較高的溫度（1）能產生多樣化的輸出，平均精確度達79%，特異性96%，但變異性大。相對而言，較低的溫度（0.3）則輸出較保守，平均精確度僅45%。儘管有變異性，最佳溫度下的高召回率和特異性顯示，GPT-4可能成為臨床提取症狀和體徵的有用輔助工具。 PubMed DOI

Extracting Pulmonary Embolism Diagnoses From Radiology Impressions Using GPT-4o: Large Language Model Evaluation Study.
使用 GPT-4o 從放射學印象中提取肺栓塞診斷：大型語言模型評估研究。 JMIR Med Inform 2025-04-09

肺栓塞（PE）是一種危險的病症，需迅速診斷以降低死亡率。手動從放射科報告中提取PE診斷非常耗時，因此本研究探討使用GPT-4o模型自動化提取。研究開發了兩種方法：微調的Clinical Longformer和基於GPT-4o的提取器。結果顯示，GPT-4o在敏感性和F1分數上均優於Clinical Longformer，並在實際應用中保持高準確度。這顯示GPT-4o能有效簡化臨床流程，提升PE診斷的效率，改善病患結果。 PubMed DOI

A Large Language Model Outperforms Other Computational Approaches to the High-Throughput Phenotyping of Physician Notes.
大型語言模型在醫師筆記高通量表現型分析中優於其他計算方法 AMIA Annu Symp Proc 2025-05-26

這篇研究比較GPT-4大型語言模型、深度學習和機器學習三種方法在電子病歷症狀標準化上的表現。結果發現，GPT-4表現最好，顯示大型語言模型很有潛力成為未來醫師筆記自動化分析的主流工具，有助於推動精準醫療發展。 PubMed

Performance analysis of large language models in multi-disease detection from chest computed tomography reports: a comparative study: Experimental Research.
大型語言模型於胸部電腦斷層報告多重疾病偵測之表現分析：比較性研究 Int J Surg 2025-06-11

這項研究比較五款主流大型語言模型解讀胸部CT報告的能力，發現GPT-4表現最佳，尤其在選擇題上最準確。微調後的GPT-3.5-Turbo也有明顯進步。整體來說，選擇題比開放式問答更容易答對。不同疾病和器官系統的結果有差異。結果顯示，優化後的AI模型有助於提升胸部CT解讀，對外科手術規劃很有幫助。 PubMed DOI

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