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

在過去十年，穿戴式科技大幅改變了慢性疾病的管理，特別是心率監測器和持續血糖監測（CGM）設備。這些科技讓患者能即時獲得健康數據，並透過手機應用程式輕鬆查看。CGM對糖尿病患者的管理影響深遠，但解讀數據對某些人來說仍具挑戰性。本研究探討大型語言模型（LLMs）在CGM數據問答中的應用，並建立了一個開源基準，未來可供研究和開發使用，雖然主要針對糖尿病，但也可應用於其他穿戴設備。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4，如何分析1型糖尿病患者的持續血糖監測（CGM）數據。研究發現，GPT-4在10項定量指標中有9項達到完美準確度，並且在兩位臨床評分者的評估下，其生成的定性描述在準確性、完整性和安全性方面表現優異。這顯示GPT-4能有效總結CGM數據，可能提升糖尿病護理，並提供分析醫療數據的新方法。 PubMed DOI

糖尿病是全球健康的重要議題，醫療人員對其知識水平參差不齊，顯示出有效訓練的必要性。大型語言模型（LLMs）如ChatGPT-4.0和Google Bard在糖尿病教育上展現新可能性。本研究評估了十個模型在糖尿病相關考試中的表現，結果顯示ChatGPT-4.0在英語考試中通過率達62.50%，在中文考試中也表現優異，準確率高達84.82%。這些模型有潛力提升醫療專業人員的糖尿病訓練效果。 PubMed DOI

慢性病是全球主要死因，LLMs（像ChatGPT）在管理慢性病上有潛力，能提供準確、易懂的健康建議，幫助病人自我管理和獲得支持。專業型LLMs表現更好，但目前證據有限，還有隱私、語言和診斷等挑戰。臨床應用還在初期，未來需加強資料安全、專業化和與穿戴裝置整合。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4在糖尿病管理上比醫師少開不必要的藥，但更常漏掉該給的藥，劑量準確度差不多，整體錯誤率也接近。不過，有16% GPT-4的建議有安全疑慮，顯示它能減少過度用藥，但治療安全和完整性還需加強，必須由醫師把關。 PubMed DOI

這篇研究探討大型語言模型（LLM）如何幫助病人解讀連續血糖監測（CGM）數據，協助糖尿病管理。作者建立了開源的CGM數據問答基準，評估多種LLM表現，並指出LLM在解讀穿戴式健康數據上還有進步空間，這些方法也能應用到其他穿戴裝置。 PubMed DOI

本研究提出用大型語言模型（LLM）自動評估AI生成的電子健康紀錄（EHR）摘要，效果和專家評分高度一致，尤其是像GPT-3這類模型。這種方法省時又可靠，有助於確保醫療AI摘要的品質與安全性，適合大規模應用。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4o能用簡單易懂的語言重寫心臟科出院摘要，並加入生活建議，讓病人更容易理解。醫療專家認為AI產出的內容正確又安全，但建議較不個人化。未來還需更多研究，才能確保實際應用的安全性。 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