這項初步研究顯示，針對慢性病兒童的病患教育資源有明顯不足，並評估大型語言模型（LLMs）在提供適合發展階段解釋的能力。研究結果發現，兩個常用的LLMs能夠生成準確且有效的回應，幫助兒科病患理解複雜的醫療資訊。這顯示LLMs可能成為提升病患理解與參與臨床環境的重要工具。 PubMed DOI

這篇論文探討大型語言模型（LLMs）在電腦媒介臨床諮詢中的應用潛力，涉及醫生、電子健康紀錄（EHR）系統和病人。儘管自然語言處理（NLP）已有進展，但EHR中的自由文本數據尚未被充分利用。LLMs擅長理解和生成自然語言，能有效處理臨床對話。論文建議透過針對特定任務的預訓練和微調，醫療提供者可利用自由文本來識別病人安全問題、支持診斷，並改善臨床互動。作者認為，微調的LLMs結合提示工程，能提升初級護理諮詢的效率與效果。 PubMed DOI

這篇回顧探討大型語言模型（LLMs）在病人教育和參與中的應用，分析了201項主要來自美國的研究，並提出六個關鍵主題，包括生成病人教育材料、解釋醫療資訊、提供生活方式建議等。研究顯示，LLMs能有效生成易懂的內容，改善病人與醫療提供者的溝通，但也存在可讀性、準確性及偏見等問題。未來需進一步研究以提升LLM的可靠性，並解決其在醫療應用中的倫理挑戰。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在臨床實踐中有潛力提升病人教育與賦權，提供更個人化的醫療服務。然而，目前對其在病人照護中的應用資訊仍不夠完整。本系統性回顧分析了2022至2023年間的89項相關研究，主要集中於GPT-3.5和GPT-4，應用於回答醫療問題、生成病人資訊等。研究指出設計和輸出方面的限制，包括缺乏針對醫療的優化及數據透明度等問題。此回顧為LLMs在醫療環境中的應用與評估提供了基礎框架。 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

大型語言模型（LLMs）在人工智慧領域是一大突破，能改變醫療溝通、研究和決策。它們能快速分享健康資訊，打破語言障礙，但整合進醫療系統時也面臨挑戰，如數據偏見、隱私問題及數位素養差異。儘管如此，LLMs的分析能力可支持基於證據的醫療政策。為了發揮其潛力，需制定倫理指導方針、減少偏見策略，並確保全球醫療資源的公平獲取。妥善解決這些挑戰，LLMs有望改善全球健康結果，促進健康公平。 PubMed DOI

慢性病是全球主要死因，LLMs（像ChatGPT）在管理慢性病上有潛力，能提供準確、易懂的健康建議，幫助病人自我管理和獲得支持。專業型LLMs表現更好，但目前證據有限，還有隱私、語言和診斷等挑戰。臨床應用還在初期，未來需加強資料安全、專業化和與穿戴裝置整合。 PubMed DOI

這項研究發現，心肌梗塞患者及家屬使用 iflyhealth AI 健康紀錄 App 時，覺得個人化資訊和即時建議很有幫助，但常遇到操作困難、數位素養不足和隱私疑慮。沒用過的人多半覺得介面太複雜或跟自己無關。iflyhealth 有助於復原，但還需改善易用性和隱私問題，才能吸引更多人使用。 PubMed DOI

這項研究分析超過四百萬則病患與醫療人員的訊息，發現用大型語言模型（LLMs）協助處理臨床訊息有潛力，但因訊息多半口語且問題常隱含，偵測難度高。研究也發現有四分之一的病患問題沒被回覆，凸顯準確辨識問題的重要性，並建議將LLMs納入醫療訊息流程。 PubMed

這項研究發現，用大型語言模型自動產生心臟衰竭住院摘要，能幫助部分醫師更快回答問題，且準確率沒變。大多數醫師認為這樣能省時間，也願意使用，但摘要格式要配合個人需求。整體來說，LLM有助提升醫師效率，但摘要內容還需客製化。 PubMed DOI