這項研究探討大型語言模型（LLMs）在提升病人與臨床試驗（CTs）匹配的應用，並以資訊檢索為框架。研究開發了一個多階段檢索管道，結合BM25、Transformer排名器及LLM方法，數據來自TREC臨床試驗2021-23。結果顯示，微調的LLM在查詢形成、過濾及重新排名上表現優於傳統方法，提升了識別合格試驗的有效性。雖然LLMs具競爭力，但計算成本較高，效率降低。未來研究應聚焦於優化成本與檢索有效性之間的平衡。 PubMed DOI

這項研究探討了大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4，在製作癌症臨床試驗教育內容的潛力，旨在提升患者的理解。研究從ClinicalTrials.gov獲取知情同意書，生成簡短摘要和多選題，並透過患者調查和眾包註釋來評估其有效性。結果顯示，摘要內容可讀且具資訊性，患者認為有助於理解臨床試驗並提高參與意願。雖然多選題的準確性高，但當要求提供未明確列出的資訊時，GPT-4的準確性較低。整體而言，研究顯示GPT-4能有效生成患者友好的教育材料，但仍需人類監督以確保準確性。 PubMed DOI

這篇論文探討大型語言模型（LLMs）在系統性文獻回顧中的篩選效果，並與傳統手動篩選及機器學習工具進行比較。研究使用ChatGPT-4o和Claude-3.5進行篩選，結果顯示LLMs在全文篩選中敏感度達0.87、特異度0.96，AUC為0.96；標題和摘要篩選的敏感度為0.73，經修正後提升至0.98，特異度保持高達0.99。相比之下，ASReview和Abstrackr的表現較差。結果顯示LLMs能有效提升文獻篩選的準確性與效率，減輕工作負擔。 PubMed DOI

生成式人工智慧（GAI）技術，特別是大型語言模型（LLMs），在醫學領域的應用越來越普遍，尤其是在病人與臨床試驗配對方面。研究顯示，LLMs能有效匹配病人的健康紀錄與臨床試驗資格標準，並取得良好結果。雖然自動化配對有助於提升病人參與率和減輕醫療工作負擔，但也面臨挑戰，如可能帶來虛假希望、導航困難及需人類監督等問題。進一步研究對驗證LLM在腫瘤學中的安全性和有效性至關重要。 PubMed DOI

這篇綜述介紹大型語言模型在腫瘤醫學的應用，包括癌症篩檢、診斷、分期和治療建議等，展現其提升精準醫療的潛力。文章也點出幻覺、倫理和應用侷限等挑戰，並提出改進建議，期望推動LLMs在癌症照護上的發展。 PubMed DOI

這項研究發現，開源大型語言模型（LLM）在從腫瘤臨床試驗描述中萃取基因生物標記資訊，並將試驗資料結構化方面，表現比GPT-4等封閉模型更好。即使沒特別調整，開源模型就很厲害，經過微調後準確度還能再提升。這有助於病患媒合合適的臨床試驗。 PubMed DOI

AI大型語言模型正改變癌症研究，能協助資料擷取、分析、病患配對及多元資料整合，讓流程更有效率、決策更快速。不過，資料隱私、準確性、成本和法規等問題，還是需要特別注意。 PubMed DOI

這篇文獻回顧指出，大型語言模型（LLMs）已被用來提升病患與臨床試驗配對的效率，尤其是OpenAI的模型。雖然LLMs能大幅提升配對準確度與規模，但目前仍面臨可靠性、可解釋性及過度依賴合成資料等問題。未來應加強模型調校、採用真實世界資料，並提升可解釋性，才能真正發揮其潛力。 PubMed DOI

大型語言模型在腫瘤醫學有潛力協助臨床決策、資料整理及病患溝通，對醫師和病患都有幫助。不過，也有幻覺、泛化和倫理等問題需注意。LLMs應當作為輔助工具，幫助醫師提升癌症照護品質，而非取代醫師角色。 PubMed DOI

這篇回顧發現，大型語言模型（LLMs）在個人化醫療診斷上越來越常被應用，能提升診斷準確度並協助量身打造治療。不過，資料隱私、模型解釋性和可靠性還有待加強，未來需持續研究和建立相關保障，才能安心用在臨床上。 PubMed DOI