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

這項研究評估了多種大型語言模型在總結臨床對話的表現，並與人類生成的摘要進行比較。測試了五個模型，包括微調的變壓器模型和ChatGPT。結果顯示，微調模型在ROUGE分數上表現最佳，而ChatGPT在UniEval指標上表現優異，獲得最高分。臨床醫師的評估也偏向ChatGPT，顯示其摘要接近人類質量。研究指出ROUGE可能不適合臨床摘要評估，強調了大型語言模型在自動化臨床對話摘要的潛力，但仍需進一步研究以確認其可靠性。 PubMed DOI

這項研究探討了大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4，在製作癌症臨床試驗教育內容的潛力，旨在提升患者的理解。研究從ClinicalTrials.gov獲取知情同意書，生成簡短摘要和多選題，並透過患者調查和眾包註釋來評估其有效性。結果顯示，摘要內容可讀且具資訊性，患者認為有助於理解臨床試驗並提高參與意願。雖然多選題的準確性高，但當要求提供未明確列出的資訊時，GPT-4的準確性較低。整體而言，研究顯示GPT-4能有效生成患者友好的教育材料，但仍需人類監督以確保準確性。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT-4是否能創建清晰易懂的前列腺癌研究摘要，分析了2022年7月至2024年6月間80篇發表於*Current Oncology*的文章。研究發現，使用詳細提示的摘要在可讀性和質量上都顯著優於簡單提示。雖然兩者都能提供全面的摘要，但詳細提示讓資訊更易於被廣泛受眾理解。研究強調了自訂提示在醫療溝通中的重要性，並建議未來應考慮病患反饋，將此方法擴展至其他醫療領域。 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

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在幫助病人理解臨床筆記及做出明智決策的效果。研究評估了三種LLM（ChatGPT 4o、Claude 3 Opus、Gemini 1.5），使用四種提示方式，並由神經腫瘤科醫生和病人根據準確性、相關性、清晰度和同理心等標準進行評分。結果顯示，標準提示和角色提示的表現最佳，特別是ChatGPT 4o最為突出。不過，所有LLM在提供基於證據的回應上仍有挑戰。研究建議，LLM有潛力幫助病人解讀臨床筆記，特別是使用角色提示時。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4在總結腦瘤支持論壇貼文時，品質和效率都勝過GPT-3.5、Llama 3和傳統主題分析法，結果也跟人工分析相近，但速度快很多。雖然GPT-4很有潛力協助健康相關資料分析，但還是有模型偏誤和處理限制等問題需要注意。 PubMed DOI

**重點摘要：** 這項研究顯示，使用 prompt-tuning 搭配大型臨床語言模型（GatorTronGPT）可以有效地摘要醫師與病患之間的對話，不僅表現優於以往經過 fine-tune 的模型，而且更有效率，因為不需要更新模型的參數。 PubMed

這項研究發現，GPT-4在分析癌症病患與醫療人員的對話內容時，和人類專家有高度到中度的一致性，像是判斷有無討論症狀、誰先提起、以及建議內容等。雙方意見分歧的情況不多，且有詳細分類。結果顯示，LLM有潛力協助提升醫療溝通與照護品質。 PubMed DOI