這項研究探討大型語言模型（LLMs）在生成重症監護病房（ICU）病人出院摘要的表現，分析了匿名臨床筆記。三個模型中，GPT-4 API的表現最佳，準確識別41.5%的關鍵臨床事件，ChatGPT和Llama 2則分別為19.2%和16.5%。雖然GPT-4在資訊組織和清晰度上表現優異，但仍有小錯誤，且所有模型在敘事連貫性和重要數據的捕捉上存在挑戰。總體來看，這些LLM在生成出院摘要上有潛力，但仍需改進。 PubMed DOI

這項研究評估了多種大型語言模型（LLMs）在從電子健康紀錄中提取數據的表現，使用了50份合成醫療筆記。共測試了18個LLM，並與基準模型RoBERTa比較，涵蓋多個任務。表現最佳的模型包括Claude 3.0 Opus、GPT 4等，準確率超過0.98，明顯優於RoBERTa的0.742。這些模型在多次測試中也展現出一致性，顯示出能有效協助數據提取，減輕醫療人員的負擔。不過，仍需用真實數據進一步驗證其實際應用效果。 PubMed DOI

這項研究探討開源大型語言模型（LLMs）在從電子健康紀錄（EHRs）中提取社會健康決定因素（SDoH）數據的效果。研究隨機選取200名患者，並由兩位審查者手動標記九個SDoH方面，達成93%的高一致性。結果顯示，LLMs的表現明顯優於基準模型，特別是在識別明確提及的SDoH方面。最佳模型openchat_3.5在所有SDoH方面的準確率最高。研究強調進一步精煉和專業訓練的潛力，以提升LLMs在臨床研究中的應用，最終改善醫療結果。 PubMed DOI

這項研究顯示大型語言模型（LLMs）在診斷罕見疾病方面的潛力，因為這些疾病因發病率低且表現多樣而難以識別。研究分析了152個來自中國醫學案例資料庫的案例，並比較了四個LLMs（ChatGPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini Advanced和Llama 3.1 405B）與人類醫師的診斷準確性。結果顯示，LLMs的表現超越人類醫師，Claude 3.5 Sonnet的準確率達78.9%，而人類醫師僅26.3%。這顯示LLMs在臨床上可能成為有價值的工具，但在實際應用前仍需進一步驗證及考量倫理與隱私問題。 PubMed DOI

這項研究評估了GPT-4o大型語言模型在從非結構化的臨床筆記中提取徵兆和症狀的表現。研究使用MTSamples語料庫的手動標註筆記作為比較，並透過命名實體識別技術進行提取。結果顯示，GPT-4o在一般提取中達到78%的精確度，心肺數據集更高達87%，泌尿數據集則為81%。雖然模型表現良好，但在專業領域仍需進一步調整以提升召回率和適用性。 PubMed DOI

這篇系統性回顧分析30項比較LLM和醫師臨床診斷的研究，發現LLM診斷準確率雖不錯，但多數研究有偏誤，且準確度還不及醫師。不過，若小心運用，未來LLM有望成為醫療智慧助理。 PubMed DOI

這項研究評估7種大型語言模型產生的14萬筆合成電子健康紀錄，發現模型越大，資料越完整，但性別和種族偏見也越明顯。性別偏見多反映現實疾病分布，種族偏見則不一致，部分模型高估White或Black患者，低估Hispanic和Asian族群。研究強調AI健康資料需兼顧準確性與公平性，並呼籲建立更完善的偏見評估標準。 PubMed DOI

**重點整理：** 這項研究顯示，只要搭配詳細的提示、範例和逐步推理，大型語言模型（LLMs）就能夠準確地從臨床紀錄中擷取出常見的病人症狀。跟傳統的機器學習方法相比，LLMs在從自由文本中辨識和標準化症狀資訊方面表現得更好，這有助於提升醫療流程，也能支持更多相關研究。 PubMed

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

這項研究比較了多款主流大型語言模型（如Claude、GPT、Gemini）在臨床診斷上的表現。結果顯示，這些AI在常見病例的診斷準確率都超過九成，Claude 3.7甚至有滿分表現；在複雜案例中，Claude 3.7也勝出。小型模型在簡單情境下表現也不差。研究強調，未來應把AI工具實際整合進臨床與醫學教育，提升照護品質。 PubMed DOI