Chatting new territory: large language models for infection surveillance from pilot to deployment.
聊天新領域：大型語言模型在感染監測中的應用從試點到部署。 Infect Control Hosp Epidemiol 2025-02-14

Rodriguez-Nava 等人進行了一項概念驗證研究，探討如何利用安全的大型語言模型（LLM）來獲得醫療數據的批准。他們的研究專注於回顧性識別中心靜脈導管相關血流感染（CLABSIs），這是一種特定的醫療相關感染（HAI），並使用真實病人的數據進行監測。研究結果顯示，LLMs 有潛力顯著提升 HAI 監測的效率，並能部分自動化或簡化這個過程。 PubMed DOI

PH-LLM: Public Health Large Language Models for Infoveillance.
公共衛生大型語言模型在資訊監測中的應用。 medRxiv 2025-02-24

公共衛生干預措施如疫苗接種和社交距離的成效，依賴於公眾的支持與遵守。社交媒體成為評估公眾參與的重要工具，但在緊急情況下，缺乏即時監測可能導致反應延遲。為此，我們開發了PH-LLM（公共衛生大型語言模型），專注於即時公共衛生監測，並建立了多語言數據集。PH-LLM在多項任務中表現優於其他模型，顯示其在公共衛生資訊監測上的潛力，能有效增強政策制定與危機應對。此研究部分由NIH贈款支持。 PubMed DOI

Generative Large Language Model-Powered Conversational AI App for Personalized Risk Assessment: Case Study in COVID-19.
基於生成大型語言模型的對話式人工智慧應用於個性化風險評估：COVID-19 案例研究。 JMIR AI 2025-03-27

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在疾病風險評估中的應用，特別是對COVID-19嚴重程度的預測。與傳統機器學習方法不同，LLMs透過對話式人工智慧實現即時、無需編碼的風險評估。研究比較了LLaMA2-7b和Flan-T5-xl等預訓練模型與傳統分類器的表現，發現LLMs在低數據環境中表現優異，能有效處理非結構化輸入，並提供個性化見解，顯示其在臨床環境中的潛力。 PubMed DOI

Mining Social Media Data for Influenza Vaccine Effectiveness Using a Large Language Model and Chain-of-Thought Prompting.
利用大型語言模型和思維鏈提示挖掘社交媒體數據以評估流感疫苗的有效性。 medRxiv 2025-04-08

流感疫苗效果（VE）的估算對公共健康非常重要，能幫助評估疫苗接種的影響並指導政策調整。不過，目前的估算方法面臨人口代表性不足、選擇偏差和報告延遲等挑戰。我們建議結合大型語言模型（LLMs）和少量示例的思考鏈（CoT）提示，分析社交媒體數據以進行即時VE估算。研究顯示，透過標註4,000多條推文，我們的提示策略在識別疫苗接種狀態和測試結果方面表現優異，為即時監測提供了有效工具，補充了現有流行病學方法。 PubMed DOI

A Medical Multimodal Large Language Model for Pediatric Pneumonia.
用於兒童肺炎的醫學多模態大型語言模型 IEEE J Biomed Health Inform 2025-05-12

小兒肺炎診斷困難，影響幼童生命。P2Med-MLLM是一款結合文字和醫學影像分析的AI模型，能協助醫師更快更準確診斷與治療。實測結果顯示，這個模型比現有方法更有效率，有助於提升醫療品質並拯救更多孩子的生命。 PubMed DOI

Large language models for infectious diseases require evidence generation and regulation.
感染性疾病用大型語言模型需證據產生與規範 Intern Med J 2025-05-27

大型語言模型對澳洲傳染病管理很有幫助，能處理複雜資訊，但要安全有效，需有明確的實證、法規和指引。像檢索增強生成這類AI技術，還能進一步降低風險、提升效益。 PubMed DOI

Advancing real-time infectious disease forecasting using large language models.
利用大型語言模型推進即時傳染病預測 Nat Comput Sci 2025-06-06

PandemicLLM 是新一代疫情預測框架，把疾病傳播預測當成文字推理問題來解決。它結合即時多元資料（如防疫政策、基因監測、時序數據），透過 AI 與人類協作提示提升預測準確度。實測美國各州 COVID-19 資料，表現優於現有模型，能整合複雜非數值資訊，讓疫情預測更精準。 PubMed DOI

Deep learning architectures for influenza dynamics and treatment optimization: a comprehensive review.
流感動態與治療最佳化之深度學習架構：綜合性回顧 Front Artif Intell 2025-06-11

這篇綜述介紹深度學習（如LSTM、CNN、GANs、transformers和大型語言模型）在流感病毒預測和治療上的應用。因應病毒快速變異，深度學習能分析大量複雜資料，提升預測、治療和疫苗開發效率。文章強調AI優於傳統方法，並展望未來在個人化醫療和公衛管理上的發展。 PubMed DOI

Enhancing Pulmonary Disease Prediction Using Large Language Models With Feature Summarization and Hybrid Retrieval-Augmented Generation: Multicenter Methodological Study Based on Radiology Report.
利用特徵摘要與混合檢索增強生成（Hybrid Retrieval-Augmented Generation），結合大型語言模型提升肺部疾病預測：基於放射報告的多中心方法學研究 J Med Internet Res 2025-06-11

這項研究提出結合特徵摘要、思路鏈推理和混合型RAG架構的新提示工程方法，能提升大型語言模型判讀胸部CT報告、診斷肺部疾病的準確度。用2,965份報告測試，結果比傳統深度學習和其他提示法更準，外部驗證也表現優異。此方法不僅提升可解釋性，也有助臨床更精確診斷。 PubMed DOI

Use of Large Language Models to Classify Epidemiological Characteristics in Synthetic and Real-World Social Media Posts About Conjunctivitis Outbreaks: Infodemiology Study.
運用大型語言模型於合成與真實社群媒體貼文中分類結膜炎疫情流行病學特徵之資訊流行病學研究 J Med Internet Res 2025-07-02

這項研究發現，像 GPT-4 這類大型語言模型，能準確從社群貼文判斷結膜炎疫情的類型、規模和原因，表現有時甚至比人類專家還好。雖然敏感度還有進步空間，但 LLM 未來有機會協助自動化公共衛生監測，幫助及早發現疫情並提醒相關單位。 PubMed DOI

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