這篇評論分析了大型語言模型（LLMs）在癌症研究中的應用，涵蓋2017至2024年間的相關文獻，共找到59篇文章，分為定量研究、聊天機器人研究及質性討論。研究顯示LLMs在自然語言處理上具優勢，並在臨床支持和數據管理中展現潛力。質性研究則探討風險與倫理問題。評論強調，雖然LLMs能提升癌症護理的數據分析和病患互動，但也需注意數據偏見和倫理挑戰，呼籲對其使用進行監管和持續評估，以確保負責任的應用。 PubMed DOI

臨床醫師越來越重視大型語言模型（LLMs）在肥胖服務中的應用，因為它們有助於提升護理的可及性和效率。不過，對於這些模型的科學準確性和同理心表達仍有疑慮。最近研究顯示，ChatGPT-3能有效模仿人類營養師的回應，而比較ChatGPT-4與人類營養師的研究結果顯示，兩者在科學正確性、可理解性、同理心和可行性上表現相似。這些結果顯示，先進的LLMs在肥胖治療中可能提供有價值的支持，但仍需進一步研究其在其他情境中的有效性。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在為癌症倖存者及其照顧者創建教育材料的有效性，特別針對弱勢群體。研究比較了三個模型（GPT-3.5 Turbo、GPT-4 和 GPT-4 Turbo）在生成30個癌症護理主題內容的表現，目標是達到六年級的閱讀水平，並提供西班牙語和中文翻譯。 主要發現包括：LLMs整體表現良好，74.2%符合字數限制，平均質量分數為8.933，但只有41.1%達到所需閱讀水平。翻譯準確率高，西班牙語96.7%、中文81.1%。常見問題有範圍模糊和缺乏可行建議。GPT-4表現優於GPT-3.5 Turbo，使用項目符號提示效果更佳。 結論指出，LLMs在創建可及的教育資源方面潛力大，但需改善閱讀水平和內容全面性，未來研究應結合專家意見和更好數據以提升有效性。 PubMed DOI

乳癌重建在癌症治療中扮演重要角色，通常與手術同時進行以促進病人恢復。本研究提出一個新框架，利用自然語言處理（NLP）和大型語言模型（LLMs），增強病人的恢復預測。透過BioBERT進行數據處理，並使用ChatGPT-4和Gemini提供個性化的重建成功率和併發症見解。研究顯示，這些模型的準確率高達98.4%和98.7%，並能有效預測術後情況，提升病人生活品質。這項技術結合了計算與生命科學，為臨床醫生提供強大工具。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs），像是ChatGPT，正被研究用於增強慢性腎臟病（CKD）患者的營養指導。為了發揮其最佳效能，醫療專業人員、患者及照顧者的合作至關重要。雖然LLMs能提供食譜建議，但在分析電解質和卡路里等重要營養成分上仍有不足。未來的技術進步預期能改善這些能力，實現精確的營養分析和烹飪輔助工具。CKD社群的參與對於推動人工智慧在營養護理中的應用非常重要，並需保持批判性思維。 PubMed DOI

這項研究開發了NICRP-Framework，運用先進NLP技術和大型語言模型，分析各類飲食資料來預測大腸直腸癌風險。該框架能有效處理資料不平衡問題，找出關鍵營養因子，預測準確率高達98.4%。這有助於深入了解飲食與癌症的關聯，並推動更精準、個人化的預防策略。 PubMed DOI

這項研究發現，讓 ChatGPT 直接讀取 NCCN 指南 PDF 並搭配提示語（PDF+Prompt），能大幅提升其在建議晚期非小細胞肺癌治療時的準確度和符合指引性，且回覆更清楚易懂。單靠提示語沒有效果。這表示，若大型語言模型能直接存取臨床指引，對腫瘤治療決策會更有幫助，但還需更多研究來驗證其他癌症和臨床情境的適用性。 PubMed DOI

研究團隊用大型語言模型整理超過10萬筆癌症臨床試驗，建立涵蓋78種癌症和5,315種治療的資料庫，並用推薦系統準確預測有效療法。這方法已獲專家驗證，能協助找出罕見癌症的新治療選項，為資料有限時提供更有依據的治療建議。 PubMed DOI

這項研究發現，目前市面上的AI模型雖然有潛力協助乳癌化療患者處理營養問題，但在所有症狀上都還無法穩定給出符合臨床指引的飲食建議。特別是ChatGPT 4.0表現較好，但整體來說，AI還需要再加強，才能真正成為可靠的輔助工具。 PubMed DOI

這項研究比較了 ChatGPT 和 ERNIE Bot 在中英文乳癌資訊上的表現。結果顯示，英文版 ChatGPT 答案最準確、最實用，特別適合一般病患提問。不過，兩款 LLM 在專業問題上表現都不佳，且常缺乏佐證資料。目前還不適合完全依賴 LLM 做臨床決策，資料安全和法律風險也需注意，未來還要進一步研究。 PubMed DOI