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分數為0.833，表現最佳，而GPT-3.5為0.796。微調改善了GPT-3.5的表現，並且加入人口統計和醫療歷史信息有助於決策。GPT-4未顯示種族或性別偏見，但GPT-3.5在種族多樣性建模上有困難。研究強調了LLMs在臨床應用的潛力及偏見問題的重要性。 PubMed DOI

本研究旨在建立一個框架，利用大型語言模型（LLMs）預測老年患者術後急性腎損傷（AKI）的結果。研究顯示，LLMs克服了傳統機器學習模型在預測疾病時的低泛化能力和可解釋性問題。透過提示工程和知識蒸餾，我們評估了來自中國和南韓的數據，結果顯示LLMs在準確率上優於傳統模型，並提供了可讀的解釋，改善臨床理解。此框架為臨床提供了更可靠的預測工具。 PubMed DOI

這項研究展示了利用大型語言模型（LLMs）如ChatGPT來挖掘病患評論的潛力，幫助更好理解病患的醫療需求。研究人員分析了來自haodf.com的504,198則評論，並開發了情感分析模板，將病患關注點分為三大領域。結合ChatGPT的思考鏈，他們取得了優異的表現，精確度達0.944，召回率0.884，F1分數0.912，超越了ChatGPT-4o的表現。這種方法不僅增進了對病患需求的理解，還有助於改善醫療資源配置和病患體驗，未來可應用於其他LLMs以推進醫療管理。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs），像是ChatGPT，正被研究用於增強慢性腎臟病（CKD）患者的營養指導。為了發揮其最佳效能，醫療專業人員、患者及照顧者的合作至關重要。雖然LLMs能提供食譜建議，但在分析電解質和卡路里等重要營養成分上仍有不足。未來的技術進步預期能改善這些能力，實現精確的營養分析和烹飪輔助工具。CKD社群的參與對於推動人工智慧在營養護理中的應用非常重要，並需保持批判性思維。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT能夠針對罕見腎臟疾病提供大致正確且有同理心的資訊，特別是在預後和基因檢測方面表現不錯。不過，對於替代療法和第二意見的建議，回饋較為普通。整體來說，ChatGPT有助於病患教育與溝通，但仍需專業醫師把關，確保資訊安全無虞。 PubMed DOI

這篇評論指出，像ChatGPT這類大型語言模型在腎結石的診斷、治療建議和衛教上表現不錯，能幫助病人和醫護人員。不過，有時用詞太專業、同理心表現也不夠穩定。雖然有潛力，但遇到複雜情況還是需要專家把關，目前只能當輔助工具，不能取代醫師專業。 PubMed DOI

這項研究比較四種大型語言模型在回答心血管疾病預防問題時的表現。結果發現，ChatGPT-4.0 英文答題最準確且自我覺察，中文則是 ERNIE 表現較好。不過，所有模型在中文表現都稍差，顯示有語言偏差。這提醒我們，AI 醫療建議在不同語言下還需要持續檢驗。 PubMed DOI

這篇研究針對電子病歷中難以提取健康社會決定因素（SDoH）問題，從四家醫院建立標註資料集，涵蓋21種SDoH，並用多種模型（包含大型語言模型）進行偵測。經過指令微調的LLMs表現最佳，F1值都很高，但模型跨醫院應用仍有困難。訓練好的模型已公開在GitHub。 PubMed DOI

這項研究開發了一套新模型，把臨床資料轉成文字，再結合數值資訊，利用大型語言模型來預測心肺繞道手術前發生急性腎損傷的風險，準確率高達AUC 0.92。研究也找出哪些術前和術中措施有助預防AKI，能幫助醫師更早預測並預防相關風險。 PubMed DOI