A pilot feasibility study comparing large language models in extracting key information from ICU patient text records from an Irish population.
一項針對愛爾蘭人群 ICU 患者文本記錄中提取關鍵信息的大型語言模型比較的初步可行性研究。 Intensive Care Med Exp 2024-08-15

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

Large Language Models Improve the Identification of Emergency Department Visits for Symptomatic Kidney Stones.
大型語言模型改善了對有症狀腎結石的急診就診識別。 medRxiv 2024-08-30

這項研究探討大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4和GPT-3.5，如何分析急診部報告以識別與腎結石相關的就診。研究使用標註過的數據集，透過提示優化和微調來提升模型表現。結果顯示，GPT-4的宏觀F1分數達0.833，明顯優於基準系統的0.71，而GPT-3.5則為0.796。研究還發現，GPT-4在種族和性別偏見方面表現良好，顯示出其在臨床文本分析的潛力。 PubMed DOI

Evaluating the use of large language models to provide clinical recommendations in the Emergency Department.
評估大型語言模型在急診科提供臨床建議的應用。 Nat Commun 2024-10-08

這項研究評估了GPT-3.5-turbo和GPT-4-turbo在急診部門提供臨床建議的表現，分析了10,000次就診。結果顯示，這兩個模型的準確性都不如住院醫師，GPT-4-turbo平均低8%，而GPT-3.5-turbo低24%。雖然這些大型語言模型在敏感性上表現良好，但特異性較低，顯示出建議過於謹慎。研究指出，儘管LLMs在臨床應用上有潛力，但在成為可靠的醫療決策支持系統前，仍需大幅改進。 PubMed DOI

Enhancing early detection of cognitive decline in the elderly: a comparative study utilizing large language models in clinical notes.
提升老年人認知衰退的早期檢測：利用大型語言模型在臨床筆記中的比較研究。 EBioMedicine 2024-10-15

這項研究探討大型語言模型（LLMs），特別是Llama 2和GPT-4，在電子健康紀錄中檢測認知衰退的有效性。研究在麻省總醫院進行，分析輕度認知障礙患者的臨床筆記，並將LLMs與傳統模型比較。結果顯示，GPT-4的表現優於Llama 2，但仍不及傳統模型。集成模型的表現最佳，達到90.2%的精確度。錯誤分析顯示模型間的錯誤特徵不同，建議結合LLMs與傳統模型以提升診斷效果。該研究獲得美國國家老齡化研究所及國家醫學圖書館的資助。 PubMed DOI

Using Large Language Models to Abstract Complex Social Determinants of Health From Original and Deidentified Medical Notes: Development and Validation Study.
使用大型語言模型從原始和去識別化的醫療筆記中抽象複雜的社會健康決定因素：開發與驗證研究。 J Med Internet Res 2024-11-19

這項研究評估了大型語言模型（LLMs），特別是GPT-3.5和GPT-4，在識別孕婦臨床筆記中的住房不安全性方面的效果。主要發現顯示，GPT-4在識別住房不穩定案例上表現優於GPT-3.5，回憶率達0.924，超過人類抽取者的0.702。雖然GPT-4的精確度低於人類，但在去識別筆記中略有提升。研究建議，雖然手動抽取準確性較高，LLMs如GPT-4提供了可擴展且具成本效益的選擇，適合半自動化抽取，但仍需人類審查以避免錯誤解釋。 PubMed DOI

Large language models to identify advance care planning in patients with advanced cancer.
大型語言模型在晚期癌症患者中識別預立醫療計劃。 J Pain Symptom Manage 2024-11-25

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在識別晚期癌症患者的預立醫療計畫（ACP）文件的有效性。研究在達納法伯癌症中心進行，將LLM的表現與傳統手動查閱和自然語言處理（NLP）方法比較。使用GPT-4，研究聚焦於護理目標、生命延續治療限制及安寧緩和醫療等關鍵領域。結果顯示LLM在敏感性和特異性上表現良好，整體準確率介於0.81到0.91之間，特別在複雜主題上優於NLP。雖然精確度略低，但LLM的假陽性對臨床管理仍具相關性，建議進一步研究以增強此方法。 PubMed DOI

Large Language Models for More Efficient Reporting of Hospital Quality Measures.
大型語言模型在醫院質量指標報告中的更高效應用。 NEJM AI 2024-12-20

這項研究探討如何利用大型語言模型（LLMs）來改善醫院的品質指標，特別是針對嚴重敗血症和敗血性休克的管理方案。研究團隊開發了一個基於LLM的系統，能自動化處理快速醫療互操作性資源（FHIR）數據，並與加州大學聖地牙哥醫療中心的100個手動抽象進行比較，達到90%的高一致性。專家審查指出，手動抽象中的錯誤影響了結果，顯示LLM的表現相當不錯。這項研究顯示LLMs能有效從電子健康紀錄中提取複雜的品質指標，提升醫療報告的效率與準確性。 PubMed DOI

Large Language Models in Action: Supporting Clinical Evaluation in an Infectious Disease Unit.
大型語言模型的應用：支援感染症單位的臨床評估 Healthcare (Basel) 2025-04-26

這項研究發現，ChatGPT-4o在分析敗血症患者臨床紀錄、評估抗生素和導管管理上表現不錯，但在隔離措施和壓瘡辨識上有失誤。整體來說，LLMs有潛力成為臨床感染控制的輔助工具。 PubMed DOI

Zero-shot large language model application for surgical site infection auditing.
零樣本大型語言模型於手術部位感染稽核的應用 Infect Dis Health 2025-05-22

這項研究用 Llama 3.0 大型語言模型分析兩家醫院的病歷，來偵測手術部位感染。28位病人中，LLM準確率達93%，敏感度100%，特異度86%。模型多半能和醫師一樣早，甚至更早發現感染。結果顯示 LLM 有潛力協助醫療篩檢，但臨床應用前還需更多研究驗證。 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

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