阿茲海默症是一種漸進性的神經系統疾病，影響全球數百萬人，導致認知能力下降和記憶喪失。傳統診斷方法難以早期檢測。本研究提出一種新方法，結合自然語言處理和大型語言模型，利用GenBERT來識別阿茲海默症的生物標記。透過整合臨床數據，GenBERT在早期預測方面表現優異，準確率達98.30%，並顯示出高敏感性和特異性，為阿茲海默症的早期診斷提供了可靠工具，可能改變未來的檢測與治療策略。 PubMed DOI

阿茲海默症是導致癡呆的主要原因，會影響語言能力。最近，深度學習的進展讓透過語音分析自動檢測阿茲海默症成為可能，但傳統方法多集中於單一發言，限制了效果。我們提出一個新框架，利用大型語言模型來系統性識別患者的語言缺陷，並整合到Albert模型中，顯著提升檢測準確率和F1分數。這顯示大型語言模型在阿茲海默症檢測中的潛力。 PubMed DOI

機器學習（ML）和人工智慧（AI）在醫療領域的應用潛力巨大，但仍面臨解釋性和可靠性等挑戰。本文提出一種新方法，利用大型語言模型（LLMs）進行特徵工程，從《牛津醫學教科書》中提取臨床特徵，提升可解釋性。這種方法將臨床筆記轉換為概念向量，並使用線性分類器，準確率達到0.72，超越傳統基準。使用文本嵌入技術也顯著降低了時間和成本，減少了97%。相關代碼和補充材料可在指定網址獲得。 PubMed DOI

這項研究開發的 CD-Tron 臨床語言模型，能在 MCI 診斷前，從超過 2,000 名病患的電子病歷中，早期偵測認知衰退。CD-Tron 表現比傳統模型更好，準確率和敏感度都很高，還能用 SHAP 值解釋預測結果，提升臨床透明度，展現語言模型在醫療早期偵測的潛力。 PubMed DOI

開源大型語言模型能準確擷取心臟超音波報告的重點資料，像是瓣膜疾病嚴重度和人工瓣膜有無，對建立大規模資料庫和疾病監控很有幫助。經過優化後，像Llama3.0-70B、Qwen2.0這些頂尖模型準確率超過98%，但處理速度較慢。小型模型判斷嚴重度較不準，但辨識人工瓣膜還不錯。主要錯誤來自分心或沒照指示。整體來說，LLMs自動化擷取資料很有潛力，但要兼顧準確和效率。 PubMed DOI

這篇研究介紹了 AD-AutoGPT，一款能自動蒐集、分析主流新聞中阿茲海默症相關資訊的 AI 工具。它會根據使用者需求，辨識趨勢和關鍵字，協助掌握阿茲海默症的公共討論動態，展現 AI 在公共衛生研究上的應用潛力。詳細內容可參考 GitHub 專案頁面。 PubMed DOI

這篇論文提出一套多模態系統，能自動從受試者描述圖片的語音中偵測阿茲海默症。系統結合語言模型、音訊特徵和分類器，在ADReSSo 2021資料集上表現優於過去方法。結果顯示，同時分析內容和語音表現，有助於更早發現阿茲海默症。 PubMed DOI

研究團隊開發了一套經微調的大型語言模型，能自動從電子病歷的臨床紀錄中擷取阿茲海默症及相關失智症的7大症狀，準確度（AUROC）高達0.97-0.99，優於傳統方法。這些症狀不僅能預測失智症診斷，還和腦部MRI結果有關，有助提升診斷準確率並推動相關研究。 PubMed DOI

這篇論文提出 HELP-ME 三階段架構，能系統性評估並保護醫療大型語言模型的病患隱私，不會影響模型效能。它用提示詞檢測隱私問題，並透過混淆技術保護資料。實驗證明，HELP-ME 在真實醫療資料上能有效守護隱私，同時維持高診斷準確率，是醫療 LLMs 的實用安全方案。 PubMed DOI

這項研究發現，經LoRA微調的LLaMA 3.2 1B-Instruct輕量級大型語言模型，在偵測物聯網糖尿病管理裝置異常行為時，準確率高達99.91%，且完全沒有誤報，表現比其他模型更好。結果證明LLM能有效提升醫療裝置的資安與可靠性，對醫療照護很有幫助。 PubMed DOI