BRAD agent 是一套開源軟體，能把大型語言模型和外部研究工具、資料來源整合，提升生醫研究的透明度和可重現性。它強調資料來源清楚、操作流程可靠，能自動化文獻檢索、biomarker 發現等任務，彈性高，適合多種應用。原始碼和文件都已公開。 PubMed DOI

這篇文章介紹「動態部署」框架，專為醫療AI臨床試驗設計，特別適用於會持續學習的大型語言模型。這種方式讓AI能根據新資料和用戶互動即時更新，同時透過持續監控和臨床驗證，確保安全又有效。 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

DREAM 是全球首個全自動化生物醫學研究系統，能獨立提出科學問題、建立運算環境並驗證結果，完全不需人工協助。它在問題提出和運算環境設定上都比專家更厲害，還能發現新知識，效率甚至比一般科學家快上萬倍，對生醫和數據研究有很大幫助。 PubMed DOI

臨床試驗中，方案偏差（PDs）定義不一，難以有效辨識關鍵影響。傳統用NLP分類PDs又慢又複雜。這項研究用Meta Llama2大型語言模型，開發自動化系統，能快速分類Roche系統裡的PDs，自動標記出超過八成可能影響結果的PDs，讓專家能聚焦審查，大幅提升效率，幾分鐘就能得到有用見解。 PubMed DOI

這個專案用標準化流程和大型語言模型來分析MAUDE資料庫裡醫療器材報告的自由敘述，提升事件分類的準確率和效率。以內視鏡黏膜切除術為例，這方法也能應用到其他醫材。不過，若要做更全面的病人安全研究，還需要更多元且大量的報告樣本。 PubMed DOI

這項研究用專家指導的模糊邏輯和提示工程，微調GPT模型，讓它能準確又簡潔地摘要連續血糖監測數據。微調後的GPT-4o準確率高達96%，顯示AI有助於糖尿病管理，能把複雜數據轉成實用資訊，減輕醫護人員負擔。 PubMed DOI

這項研究開發了一套AI預篩選流程，把複雜的臨床試驗納入標準拆成簡單問題，並結合兩種大型語言模型來判斷病人資格。這系統不只準確率高、速度快，還能保障資料安全，特別適合資源有限的醫療單位，有助於提升肝病臨床試驗的招募效率。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）能自動化調整 Excel 健康經濟模型和技術報告到新情境，準確率高、成本低。只要幾分鐘、幾美元就能完成，且調整結果幾乎完美。這方法有望加快健康科技評估流程，讓病患更快取得治療。 PubMed DOI

調查發現，許多生物統計學家已用大型語言模型（LLMs）提升程式撰寫和寫作效率，但因錯誤和可靠性問題，仍需謹慎驗證。多數人希望有系統訓練和實用指引。研究也提出八大原則，協助生物統計學家負責任且有效運用LLMs。 PubMed DOI