這項研究評估了GPT-4在泌尿科門診生成出院信件的效果，並與初級醫師進行比較。出院信件對於護理連續性很重要，但撰寫過程常常耗時。研究中，GPT-4根據五個虛構的電子病歷撰寫信件，並由初級醫師用問卷評估其質量。結果顯示，GPT-4在資訊提供上表現優於初級醫師，且沒有產生虛假信息。雖然在清晰度和滿意度上無顯著差異，但GPT-4的信件質量與人類相當。整體而言，GPT-4可望提升醫療文檔的效率與一致性。 PubMed DOI

將AI，特別是ChatGPT 4.0，整合進醫療流程中，尤其在撰寫出院摘要方面，顯示出提升醫療效率和品質的潛力。出院摘要是總結病人住院情況的重要文件，對精神科診所的分析顯示其需求多樣。本研究評估臨床人員與AI生成摘要的品質差異，並由四位主治醫師盲評。結果顯示，AI生成的摘要在效率、連貫性和資訊結構上優於人員撰寫，但仍需進一步研究以提升其準確性和可靠性。 PubMed DOI

這項研究比較了ChatGPT-4生成的精神科出院摘要與住院醫師撰寫的摘要質量。研究結果顯示，人類撰寫的摘要在整體質量上明顯優於AI生成的，平均評分分別為3.78和3.12。人類摘要在大多數評估項目中表現更佳，且評分者偏好人類版本。AI摘要在40%的案例中出現幻覺，且內容錯誤率較高。雖然AI生成的摘要在簡潔性和正式性上有一定表現，但仍需改進，未來可作為醫生修訂的參考。 PubMed DOI

醫院出院摘要對醫療人員溝通非常重要，因為它記錄病人在住院期間的情況並規劃後續治療。本研究探討了ChatGPT在生成出院摘要的有效性，針對三種住院情境進行測試。結果顯示，ChatGPT能有效結構化出院摘要，清晰總結關鍵問題和後續計畫。雖然它在文檔生成上顯示潛力，但仍需仔細審查以確保準確性。未來可進一步研究AI生成的摘要是否能幫助初級醫師更有效地學習和撰寫。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在總結患者在網上論壇和健康社群分享經驗的有效性。研究評估了Flan-T5、GPT、GPT-3和GPT-3.5等模型，並測試不同的提示策略。結果顯示，GPT-3.5在零-shot提示中表現最佳，並在3-shot設置中結合方向性提示時達到最佳效果。手動評估也確認了其摘要的準確性。雖然研究顯示LLMs能提供有價值的質性見解，但也存在數據樣本小和手動摘要僅由一位標註者創建的限制。 PubMed DOI

研究發現，大型語言模型（LLM）生成的出院摘要，品質和醫師寫的差不多，受歡迎程度也相近。LLM寫的內容比較精簡、結構清楚，但資訊沒那麼完整，錯誤率也稍高。不過這些錯誤通常不會造成傷害。只要有醫師審核，LLM生成的摘要很有機會成為醫院的好幫手。 PubMed DOI

**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

這項研究發現，GPT-4o能用簡單易懂的語言重寫心臟科出院摘要，並加入生活建議，讓病人更容易理解。醫療專家認為AI產出的內容正確又安全，但建議較不個人化。未來還需更多研究，才能確保實際應用的安全性。 PubMed DOI

這項研究發現，用結構化提示雖然能讓八款大型語言模型產生更貼近臨床需求的摘要，但也更容易出現錯誤和偏誤。沒有任何模型能穩定產出臨床可用的摘要，因此各機構還是要自行把關，確保摘要內容正確無誤。 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