Outcome Prediction Using Multi-Modal Information: Integrating Large Language Model-Extracted Clinical Information and Image Analysis.
利用多模態資訊進行結果預測：整合大型語言模型提取的臨床資訊和影像分析。 Cancers (Basel) 2024-07-13

研究利用AI-LLMs提取臨床資訊，改善影像分析，預測膀胱癌患者手術後五年存活率。共有781位患者資料，AI-LLMs從醫療記錄中提取臨床描述符。開發了多模態預測模型CRD，準確率達74%至97%。CRD模型表現良好，AUC值範圍0.83至0.89。研究顯示AI-LLMs提取臨床資訊可改善膀胱癌患者預測模型。 PubMed DOI

Improving Prediction of Complications Post-Proton Therapy in Lung Cancer Using Large Language Models and Meta-Analysis.
利用大型語言模型和元分析改善肺癌質子治療後併發症的預測。 Cancer Control 2024-09-22

這項研究結合大型語言模型（LLMs）與文獻質量評估，改善了肺癌患者接受質子治療後併發症的預測。透過系統性回顧和元分析，資料來自Web of Science、PubMed和Scopus，並使用EndNote X20管理。分析顯示，模型預測的整體效應量為0.78，異質性高。ChatGPT-4的準確率達90%，顯著優於其他模型，且評估速度快3229倍。研究結果顯示，結合LLMs與元分析能有效提升文獻評估效率，並在併發症預測上無顯著差異。 PubMed DOI

Application of NotebookLM, a large language model with retrieval-augmented generation, for lung cancer staging.
NotebookLM 在肺癌分期中的應用：一種具有檢索增強生成的大型語言模型。 Jpn J Radiol 2024-11-25

這項研究評估了NotebookLM這款檢索增強生成大型語言模型（RAG-LLM）在肺癌分期中的有效性。透過整合日本肺癌分期指引的可靠外部知識，NotebookLM在100個虛構案例中達到86%的診斷準確率，表現優於金標準的GPT-4 Omni，後者在提供外部知識時準確率僅39%。NotebookLM在定位參考資料方面也表現出色，準確率高達95%。研究顯示，NotebookLM在臨床影像診斷中具備更高的可靠性與實用性，特別是在放射學領域。 PubMed DOI

The In-depth Comparative Analysis of Four Large Language AI Models for Risk Assessment and Information Retrieval from Multi-Modality Prostate Cancer Work-up Reports.
四種大型語言AI模型在多模態前列腺癌檢查報告中的風險評估和信息檢索的深入比較分析。 World J Mens Health 2025-01-01

這項研究評估了四個大型語言模型（LLMs）在前列腺癌治療相關的資訊檢索和風險評估任務中的表現，特別針對第四期患者。研究使用350份模擬報告，並針對三個風險評估任務和七個資訊檢索任務進行評估。結果顯示，所有模型在資訊檢索任務中表現良好，但在風險評估上差異明顯，ChatGPT-4-turbo表現最佳。儘管結果令人鼓舞，研究仍提醒可能的誤解會影響臨床決策，並呼籲進一步研究以驗證結果的普遍性。 PubMed DOI

Retrieval-Augmented Generation: Advancing personalized care and research in oncology.
檢索增強生成：推進腫瘤學中的個人化護理與研究。 Eur J Cancer 2025-03-11

檢索增強生成（RAG）透過整合最新數據，提升大型語言模型（LLMs）的準確性與上下文意識。這方法將文本轉為數值嵌入，幫助檢索與使用者查詢相關的數據片段，讓模型的回答更具時效性。在腫瘤學中，RAG能改善治療建議、增強臨床試驗匹配，並加速藥物開發。不過，RAG的效果取決於數據質量，偏見或不完整的信息可能導致錯誤結果，因此需謹慎實施並加強人類監督。 PubMed DOI

Large Language Models in Breast Cancer Reconstruction: A Framework for Patient-Specific Recovery and Predictive Insights.
乳腺癌重建中的大型語言模型：患者特定恢復和預測洞察的框架。 SLAS Technol 2025-04-11

乳癌重建在癌症治療中扮演重要角色，通常與手術同時進行以促進病人恢復。本研究提出一個新框架，利用自然語言處理（NLP）和大型語言模型（LLMs），增強病人的恢復預測。透過BioBERT進行數據處理，並使用ChatGPT-4和Gemini提供個性化的重建成功率和併發症見解。研究顯示，這些模型的準確率高達98.4%和98.7%，並能有效預測術後情況，提升病人生活品質。這項技術結合了計算與生命科學，為臨床醫生提供強大工具。 PubMed DOI

Enhancing Malignancy Detection and Tumor Classification in Pathology Reports: A Comparative Evaluation of Large Language Models.
提升病理報告中惡性腫瘤偵測與腫瘤分類的能力：大型語言模型的比較評估 Stud Health Technol Inform 2025-04-24

這項研究用GPT-4o和Llama3.3等大型語言模型，測試它們在227份人工合成病理報告中辨識和分類癌症的能力。結果顯示，這些AI模型在準確率、敏感度和特異性上都比傳統方法更優秀，有機會讓癌症登記流程更快、更可靠，提升公共衛生和臨床照護品質。 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 Cancer Imaging: Applications and Future Perspectives.
癌症影像中的大型語言模型：應用與未來展望 J Clin Med 2025-05-28

大型語言模型在癌症影像領域應用越來越多，像是自動產生報告、分類影像、整合臨床指引，還能幫助病人理解報告。未來有機會協助腫瘤委員會討論、治療管理和預測副作用。不過，目前還有幻覺和表現不穩定等問題，限制臨床應用。 PubMed DOI

Predicting 30-Day Postoperative Mortality and American Society of Anesthesiologists Physical Status Using Retrieval-Augmented Large Language Models: Development and Validation Study.
利用檢索增強大型語言模型預測30天術後死亡率與美國麻醉醫師學會身體狀態：開發與驗證研究 J Med Internet Res 2025-06-03

這項研究發現，把大型語言模型（LLM）結合檢索增強生成（RAG）技術，能更準確預測病患30天內的術後死亡率和ASA分級，尤其在辨識高風險個案時表現更好。LLaMA-RAG模型的準確度和解釋性都優於傳統方法，顯示這種AI工具有助於臨床決策輔助，未來在醫療現場很有應用潛力。 PubMed DOI

原始文章

站上相關主題文章列表