De novo generation of colorectal patient educational materials using large language models: Prompt engineering key to improved readability.
利用大型語言模型新生成結直腸癌患者教育材料：提示工程是提高可讀性的關鍵。 Surgery 2025-01-05

這項研究評估了結腸直腸手術病人教育材料的可讀性，並與大型語言模型（LLMs）如ChatGPT和Perplexity生成的材料進行比較。研究發現，現有材料字數較長且可讀性不佳，未達六年級標準。相對而言，ChatGPT生成的材料在可讀性上表現優於基線材料，特別是使用基於指標的提示時，顯示出更易理解的內容。整體來看，LLMs在病人教育中的應用，提示的選擇至關重要。 PubMed DOI

Source Characteristics Influence AI-Enabled Orthopaedic Text Simplification: Recommendations for the Future.
來源特徵影響 AI 驅動的骨科文本簡化：未來的建議。 JB JS Open Access 2025-01-09

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在簡化骨科病人教育材料的效果。研究使用GPT-4、GPT-3.5、Claude 2和Llama 2等模型，轉換48份教育材料，並透過Flesch-Kincaid分數測量可讀性。結果顯示，所有模型的可讀性都有明顯改善，特別是GPT-4，將可讀性提升至七年級水平。研究指出，轉換成功與原始文本的字詞長度和句子複雜度有關。這顯示LLMs能有效提升骨科病人教育材料的可讀性，對改善健康素養和病人理解有重要意義。 PubMed DOI

Tailoring glaucoma education using large language models: Addressing health disparities in patient comprehension.
利用大型語言模型量身訂做青光眼教育：解決患者理解中的健康差異。 Medicine (Baltimore) 2025-01-10

這項研究評估了GPT-4在簡化醫學文獻的表現，目的是幫助病人更好理解青光眼護理。研究將62篇青光眼期刊摘要和9篇病人教育材料轉換為五年級的閱讀水平。結果顯示，摘要的可讀性顯著改善，FKGL平均下降3.21分，FKRE上升28.6分；病人教育材料的FKGL下降2.38分，FKRE上升12.14分。整體來看，GPT-4有效提升了青光眼相關資訊的可讀性，讓病人更容易理解。 PubMed DOI

Enhancing Patient Education on Cardiovascular Rehabilitation with Large Language Models.
利用大型語言模型增強心血管康復的病人教育。 Mo Med 2025-02-17

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在心臟康復教育回應的可讀性。使用Gunning Fog、Flesch Kincaid和Flesch Reading Ease分數後發現，ChatGPT 3.5、Copilot和Gemini的回應可讀性不符合美國建議的年級水平。其中，Gemini和Copilot的回應比ChatGPT 3.5更易讀。雖然LLMs在心血管康復教育上有潛力，但仍需改善可讀性，以更有效地教育患者。 PubMed

A proof-of-concept study for patient use of open notes with large language models.
使用大型語言模型的開放筆記患者使用概念驗證研究。 JAMIA Open 2025-04-10

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在幫助病人理解臨床筆記及做出明智決策的效果。研究評估了三種LLM（ChatGPT 4o、Claude 3 Opus、Gemini 1.5），使用四種提示方式，並由神經腫瘤科醫生和病人根據準確性、相關性、清晰度和同理心等標準進行評分。結果顯示，標準提示和角色提示的表現最佳，特別是ChatGPT 4o最為突出。不過，所有LLM在提供基於證據的回應上仍有挑戰。研究建議，LLM有潛力幫助病人解讀臨床筆記，特別是使用角色提示時。 PubMed DOI

Large Language Models: Pioneering New Educational Frontiers in Childhood Myopia.
大型語言模型：開創兒童近視教育新前沿 Ophthalmol Ther 2025-04-21

這項研究比較 ChatGPT-3.5、ChatGPT-4o 和 Google Gemini 在製作兒童近視衛教資料的表現。結果發現，三款 AI 都能產出正確、易懂的內容，但只有 ChatGPT-3.5 和 4o 能穩定達到國小六年級的閱讀程度。ChatGPT-4o 在內容品質和易讀性上表現最好，但三者都缺乏高度可執行的建議。整體來說，ChatGPT-4o 最有潛力用來優化兒童近視衛教資料。 PubMed DOI

The role of large language models in improving the readability of orthopaedic spine patient educational material.
大型語言模型在提升骨科脊椎病患衛教資料可讀性上的角色 J Orthop Surg Res 2025-05-28

多數骨科衛教資料太難懂，超過國小六年級程度，讓病患難以理解。這項研究用ChatGPT、Gemini和CoPilot三種AI，簡化美國骨科醫學會網站上的脊椎文章。結果發現，AI能大幅提升文章易讀性，內容正確性也沒變。ChatGPT最能提升易讀性，Gemini則擅長補充免責聲明。這顯示AI有助於讓醫療資訊更親民，促進病患教育與健康平等。 PubMed DOI

Leveraging Large Language Models to Enhance Patient Educational Resources in Rhinology.
運用大型語言模型提升鼻科病患教育資源 Ann Otol Rhinol Laryngol 2025-05-29

這項研究發現，美國鼻科醫學會的衛教資料平均需要10年級閱讀程度，但用ChatGPT、Gemini和Copilot等AI重寫後，平均只要8.6年級，Gemini甚至只要7.5年級。AI能讓醫療資訊更容易理解，但內容還是要由醫師和病患一起確認。 PubMed DOI

Promoting patient health literacy in burn care through artificial intelligence language learning models: A study of text analysis and simplification.
透過人工智慧語言學習模型提升燒傷照護中病人健康素養：文本分析與簡化之研究 Burns 2025-06-03

這項研究發現，Microsoft Copilot、Gemini 和 Meta AI 能把燒燙傷衛教資料簡化到國中六到八年級的閱讀程度，有助於讓醫療資訊更容易被一般民眾理解。不過，內容還是需要醫師或臨床人員審查，確保正確性和適合度。 PubMed DOI

Evaluating Large Language Models for Preoperative Patient Education in Superior Capsular Reconstruction: Comparative Study of Claude, GPT, and Gemini.
在上方肩關節囊重建術（Superior Capsular Reconstruction）術前病患衛教中評估大型語言模型：Claude、GPT 與 Gemini 之比較研究 JMIR Perioper Med 2025-06-12

這項研究比較三款大型語言模型產生的SCR手術衛教資料，發現 Gemini-1.5-Pro 在教育品質和病患滿意度上表現最佳。不過，所有模型都沒附參考文獻，也沒提及其他治療選擇或不手術的風險，顯示臨床使用前還是需要專家把關。 PubMed DOI

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