Large language models for data extraction from unstructured and semi-structured electronic health records: a multiple model performance evaluation.
從非結構化和半結構化電子健康紀錄中提取數據的大型語言模型：多模型性能評估。 BMJ Health Care Inform 2025-01-20

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

Critical care studies using large language models based on electronic healthcare records: A technical note.
基於電子健康紀錄應用大型語言模型於重症醫學研究之技術說明 J Intensive Med 2025-04-17

這份技術說明介紹大型語言模型（如 GPT-4、Qwen-Chat）如何分析電子病歷，協助快速評估病患、預測敗血症及自動產生加護病房出院摘要。內容也說明如何用 DashScope API 把 LLMs 整合進臨床流程，並提供實用指引，幫助醫師和研究人員提升照護品質與推動個人化醫療。 PubMed DOI

Large language models in critical care.
重症醫療中的大型語言模型 J Intensive Med 2025-04-17

大型語言模型像 ChatGPT 正在改變重症醫學，能自動化病歷、協助決策、個人化溝通，還能整理非結構化資料。不過，目前還有資訊正確性、倫理和醫師AI素養等挑戰。結合傳統機器學習可降低風險，導入時要謹慎並加強醫師訓練，才能提升照護品質。 PubMed DOI

Evaluating large language model workflows in clinical decision support for triage and referral and diagnosis.
臨床決策支援中大型語言模型於分診、轉診與診斷流程的評估 NPJ Digit Med 2025-05-09

**重點摘要：** 這項研究評估了多個大型語言模型（LLMs）以及一個檢索增強生成（RAG）流程，並以2,000個醫療案例作為測試。結果顯示，LLMs能夠協助病人和臨床醫師，像是提供可能的診斷、建議合適的專科醫師，以及評估緊急程度，有機會提升醫療決策品質和醫療服務的效率。 PubMed DOI

Patient Triage and Guidance in Emergency Departments Using Large Language Models: Multimetric Study.
利用大型語言模型於急診部門進行病患分流與指導：多指標研究 J Med Internet Res 2025-05-15

這項研究用模擬病人測試ChatGPT（GPT-4o和GPT-4-Turbo）在急診分級和門診指引的表現。經過優化後，GPT-4-Turbo用MEWS分級達到100%準確率，優於GPT-4o（96.2%）；GPT-4o在門診科別選擇也有92.6%高準確率，且情感回應更好。結果顯示，經設計的ChatGPT能有效協助急診分級與指引，但還需更多臨床驗證。 PubMed DOI

A Large Language Model Outperforms Other Computational Approaches to the High-Throughput Phenotyping of Physician Notes.
大型語言模型在醫師筆記高通量表現型分析中優於其他計算方法 AMIA Annu Symp Proc 2025-05-26

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

Large language model discharge summary preparation using real-world electronic medical record data shows promise.
使用真實世界電子病歷資料進行大型語言模型出院摘要撰寫展現潛力 Intern Med J 2025-05-28

**重點摘要：** 這項研究測試了兩個大型語言模型（LLMs），用來從真實的臨床紀錄自動產生出院摘要，並用一個經過驗證的評分指標來評分他們的結果。兩個模型的表現差不多，顯示LLMs有潛力協助醫師準備出院摘要，進而減輕臨床醫師的行政工作負擔。 PubMed DOI

Integrating Large language models into radiology workflow: Impact of generating personalized report templates from summary.
將大型語言模型整合至放射科工作流程：從摘要生成個人化報告模板的影響 Eur J Radiol 2025-05-28

這項研究發現，像GPT-4這類大型語言模型能把放射科醫師的摘要快速轉成完整CT報告，速度比傳統方式快，品質也差不多。雖然大多數錯誤跟模板有關，重大臨床錯誤很少見，但還是建議要有人工審查，確保報告正確無誤。 PubMed DOI

Verifiable Summarization of Electronic Health Records Using Large Language Models to Support Chart Review.
使用大型語言模型驗證性摘要電子健康紀錄以支援病歷審查 medRxiv 2025-06-12

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

Using large language models to extract information from pediatric clinical reports.
利用大型語言模型從兒科臨床報告中擷取資訊 PLOS Digit Health 2025-07-23

大部分醫療紀錄都是非結構化，讓資料分析很困難。這項研究測試九種大型語言模型，能自動從兒科臨床報告擷取結構化資料。不論是商業還是開源模型，表現都很優秀，最好的模型辨識重要病患資訊的準確率超過九成。LLMs為醫療資料擷取提供靈活又準確的替代方案，有機會取代人工處理。 PubMed DOI

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