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

Using Large Language Models for Efficient Cancer Registry Coding in the Real Hospital Setting: A Feasibility Study.
在真實醫院環境中運用大型語言模型於癌症登記編碼之可行性研究 Pac Symp Biocomput 2025-04-29

這項研究發現，只要善用提示工程技巧，即使沒特別微調，公開的大型語言模型也能協助癌症登記編碼。結合RAG系統和思路鏈推理後，肺癌個案的編碼準確率大幅提升，顯示LLMs有助於提升登記人員的效率和精確度。 PubMed DOI

Large language models for extracting histopathologic diagnoses of colorectal cancer and dysplasia from electronic health records.
運用大型語言模型從電子健康紀錄中擷取大腸直腸癌與異生症的組織病理診斷 medRxiv 2025-05-02

這項研究發現，開源大型語言模型（LLMs）能準確從電子病歷的病理報告中，萃取癌症和異型增生等重要診斷，連複雜案例也適用。只用簡單「是/否」提示，在美國退伍軍人健康管理局資料庫中，診斷準確率超過93%。這方法不但省資源、設定簡單，還能大規模應用，對臨床和研究都很有幫助。 PubMed DOI

Large Language Models in Medicine: Clinical Applications, Technical Challenges, and Ethical Considerations.
醫學中的大型語言模型：臨床應用、技術挑戰與倫理考量 Healthc Inform Res 2025-05-19

大型語言模型在醫療文件撰寫和決策輔助上很有潛力，但因準確性、驗證、偏見和隱私等問題，現階段還不適合完全自動化臨床應用。未來要安全有效導入，需加強研究、訂定明確規範，並維持人工監督。 PubMed DOI

Iterative refinement and goal articulation to optimize large language models for clinical information extraction.
以反覆精煉與目標明確化優化大型語言模型於臨床資訊擷取 NPJ Digit Med 2025-05-23

作者開發了一套端到端流程，運用大型語言模型（LLMs）從非結構化的病理報告中精準擷取並標準化資料，最初應用於腎臟腫瘤。這方法結合彈性提示設計、直接產生表格輸出及錯誤修正機制，於2,297份報告中達到極高準確率（macro F1最高0.99），也能應用於其他癌症，強調明確任務定義和跨領域合作的重要性。 PubMed DOI

Extraction of Normalized Symptom Mentions From Clinical Narratives Using Large Language Models.
使用大型語言模型從臨床敘述中擷取標準化症狀提及 AMIA Annu Symp Proc 2025-05-26

**重點整理：** 這項研究顯示，只要搭配詳細的提示、範例和逐步推理，大型語言模型（LLMs）就能夠準確地從臨床紀錄中擷取出常見的病人症狀。跟傳統的機器學習方法相比，LLMs在從自由文本中辨識和標準化症狀資訊方面表現得更好，這有助於提升醫療流程，也能支持更多相關研究。 PubMed

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

Evaluating large language models for information extraction from gastroscopy and colonoscopy reports through multi-strategy prompting.
透過多策略提示評估大型語言模型於胃鏡與大腸鏡報告資訊擷取的表現 J Biomed Inform 2025-06-12

這項研究評估多種大型語言模型，利用提示工程從胃鏡和大腸鏡報告中擷取結構化資訊。結果顯示，大型且專業化的模型在基本資訊擷取表現最好，但遇到複雜推理時仍有限制。少樣本學習對部分模型有幫助，顯示LLMs自動化醫療文本分析有潛力，但還需改進。 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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