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 can effectively extract stroke and reperfusion audit data from medical free-text discharge summaries.
大型語言模型能有效地從醫療自由文本出院摘要中提取中風和再灌注審核數據。 J Clin Neurosci 2024-09-21

這項初步研究探討了大型語言模型（LLM），特別是LLaMA3，如何從三級醫院的出院摘要中提取中風審核數據。研究分析了一個月內的中風住院病人出院摘要，成功提取144個數據點，LLM的準確率高達93.8%（135個正確）。結果顯示，LLM能有效提升中風審核數據的收集效率，並建議進一步研究以優化LLM與醫療專業人員的合作。 PubMed DOI

Developing and Evaluating Large Language Model-Generated Emergency Medicine Handoff Notes.
開發與評估大型語言模型生成的急診醫學交接筆記。 JAMA Netw Open 2024-12-03

這項研究探討大型語言模型（LLM）生成的急診醫學交接筆記，針對從急診轉入住院的病人進行。研究在紐約長老會/威爾康奈爾醫學中心進行，分析了1,600份病人紀錄。結果顯示，LLM生成的筆記在詞彙和細節上優於醫生撰寫的筆記，但在實用性和病人安全性方面略遜於醫生的評估。這強調了在臨床使用LLM時，醫生參與的重要性，並提供了評估病人安全的框架。 PubMed DOI

Evaluating LLMs for Diagnosis Summarization.
評估大型語言模型在診斷摘要中的應用。 Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc 2025-03-05

這篇論文探討了六種大型語言模型（LLMs）在自動化出院摘要方面的有效性，並提出了一種新的自動評估指標，與人類評估結果相符。研究使用F1-Score來評估模型表現，並與醫療專業人員的評估進行比較。結果顯示，雖然LLMs有潛力，但在醫學知識和診斷能力上仍需改進。實驗的源代碼和數據可在GitHub上找到。 PubMed DOI

Use of Open-Source Large Language Models for Automatic Synthesis of the Entire Imaging Medical Records of Patients: A Feasibility Study.
開源大型語言模型於自動整合病患完整影像醫療紀錄之應用：可行性研究 Tomography 2025-04-25

這項研究用三種開源AI模型自動摘要病人影像檢查紀錄，經專業醫師評估，發現AI摘要內容準確、實用又好上手。這樣能幫醫師快速掌握重點，省下查閱時間，資訊品質也沒打折，對放射科工作流程很有幫助。 PubMed DOI

Physician- and Large Language Model-Generated Hospital Discharge Summaries.
醫師與大型語言模型生成的出院摘要 JAMA Intern Med 2025-05-05

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

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

Automated generation of discharge summaries: leveraging large language models with clinical data.
自動生成出院摘要：結合臨床資料與大型語言模型 Sci Rep 2025-05-12

這項研究用開源大型語言模型（像LLaMA3）自動產生德文出院摘要，並請醫師評估品質。結果顯示，AI生成的摘要資訊算完整，但常漏掉重要細節或出現錯誤，尤其在複雜病例時更明顯。研究也發現資料集太小、資料不全和模型德文醫學詞彙不足是主要挑戰，建議未來要用更多資料和微調模型，才能提升表現。 PubMed DOI

Optimizing Large Language Models for Discharge Prediction: Best Practices in Leveraging Electronic Health Record Audit Logs.
最佳化大型語言模型於出院預測：運用電子病歷稽核紀錄的最佳實務 AMIA Annu Symp Proc 2025-05-26

這項研究發現，經過微調的 LLaMA-2 70B 模型，能有效運用電子病歷稽核紀錄來預測病人出院時間，表現比 GPT-4 和 DeBERTa 更好。採用「首次出現」事件序列化和 logit 輸出，預測更準確，顯示 LLMs 結合聰明資料處理，在臨床預測上很有潛力。 PubMed

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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