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Assessing the Risk of Bias in Randomized Clinical Trials With Large Language Models.
使用大型語言模型評估隨機臨床試驗的偏倚風險。 JAMA Netw Open / / 2024-05-22

這項研究探討使用大型語言模型（LLMs）來評估隨機臨床試驗（RCTs）中的偏見風險。兩個LLMs在30個RCTs上進行測試，顯示高正確評估率。LLM 2的準確度略高於LLM 1。這兩個模型在評估RCTs時表現出良好的一致性和效率，顯示它們在系統性回顧過程中具有潛力作為支援工具。 PubMed DOI

Integrating large language models in systematic reviews: a framework and case study using ROBINS-I for risk of bias assessment.
將此醫學文章的標題翻譯為繁體中文：「將大型語言模型整合到系統性評論中：以 ROBINS-I 進行偏倚風險評估的框架和案例研究。」 BMJ Evid Based Med / / 2024-02-21

研究評估了GPT-4語言模型在偏見評估上與人類審查者的一致性，提出了在系統性評論中運用此模型的框架。研究發現在某些偏見評估領域存在中等一致性。提出的框架包括系統性評論的理念、協議、執行和報告，並確定了評論的任務類型。雖然模型有潛力，但研究結果顯示仍需人類審查輸入。 PubMed DOI

Cost, Usability, Credibility, Fairness, Accountability, Transparency, and Explainability Framework for Safe and Effective Large Language Models in Medical Education: Narrative Review and Qualitative Study.
醫學教育中安全有效大型語言模型的成本、可用性、可信度、公平性、責任制、透明度和可解釋性框架：敘事性回顧與質性研究。 JMIR AI / / 2024-06-14

研究目的是找出大型語言模型（LLMs）在醫學教育中成功發展的關鍵。透過文獻回顧和LLM使用者意見，確定了可信度、負責任性、公平性和可用性等重要因素。使用AHP、TISM和MICMAC等分析方法探討這些因素之間的關係。提出了CUC-FATE框架，用於評估醫學教育中的LLMs。研究結果對醫護人員、技術專家、監管機構和政策制定者有啟發意義。 PubMed DOI

Assessing Risk of Bias Using ChatGPT-4 and Cochrane ROB2 Tool.
使用ChatGPT-4和Cochrane ROB2工具評估偏倚風險。 Med Sci Educ / / 2024-06-18

在醫學研究中，系統性回顧至關重要但耗時費力。ChatGPT-4和自動化改變了這情況，加快了過程並提高了可靠性。ChatGPT-4是智能助手，可快速評估研究中的偏見風險，改變了這領域，潛在挽救生命。雖需人類監督，但ChatGPT-4和自動化助力下，循證醫學前景光明。 PubMed DOI

Harnessing LLMs for multi-dimensional writing assessment: Reliability and alignment with human judgments.
利用大型語言模型進行多維寫作評估：可靠性及與人類評價的一致性。 Heliyon / / 2024-08-08

最近在自然語言處理和人工智慧的進展，使大型語言模型（LLMs）在自動化作文評分（AES）中應用更為廣泛，提供高效且無偏見的評估。本研究評估了LLMs在AES中的可靠性，特別是評分的一致性及其與人類評審者的對齊程度。結果顯示，提示工程對LLMs的可靠性至關重要，且GPT-4的表現優於其他模型，尤其在「想法」和「組織」維度上表現突出。研究建議未來應擴展到不同寫作類型和參與者，以深入了解LLMs在教育中的影響。 PubMed DOI

The policies on the use of large language models in radiological journals are lacking: a meta-research study.
放射學期刊中大型語言模型使用政策的不足：一項元研究。 Insights Imaging / / 2024-08-01

這項元研究評估了放射學期刊中關於大型語言模型（LLMs）使用的政策。結果顯示，43.9%的期刊有相關政策，其中43.4%針對作者，29.6%針對審稿人，25.9%針對編輯。許多期刊討論了LLM的使用細節、名稱、驗證及角色，但僅少數提及其潛在影響。研究指出，LLM政策的存在與出版商有顯著關聯，並建議制定共享的報告指導方針，以提升科學寫作的質量與透明度，強調目前的探索仍需進一步發展。 PubMed DOI

Shadows of wisdom: Classifying meta-cognitive and morally grounded narrative content via large language models.
智慧的陰影：透過大型語言模型將元認知和道德基礎敘事內容進行分類。 Behav Res Methods / / 2024-05-29

研究發現，大型語言模型（LLMs）如GPT-4和RoB-ELoC在分類成年人反思職場衝突故事時表現優異，比人類編碼者更可靠。RoB-ELoC和少樣本GPT-4特別適合作為分類器。LLMs能自動化編碼社會科學研究中的複雜概念，有助整合到研究流程中。 PubMed DOI

Title and abstract screening for literature reviews using large language models: an exploratory study in the biomedical domain.
使用大型語言模型進行文獻回顧的標題和摘要篩選：生物醫學領域的探索性研究。 Syst Rev / / 2024-06-15

利用大型語言模型（LLMs）自動篩選相關出版物進行文獻回顧是有潛力但複雜的任務。已開發Python腳本，利用LLMs評估出版物相關性。不同LLMs在不同數據集上表現不同，靈敏度/特異性範圍從81.93％/75.19％到97.58％/19.12％。修改設置如提示結構和Likert量表範圍，對性能有顯著影響。LLMs的分類器或許可用於評估出版物相關性，但在系統性文獻回顧和更廣泛影響方面的應用尚不確定。未來研究可能會更廣泛地採用LLMs來評估出版物。 PubMed DOI

Performance of a Large Language Model in Screening Citations.
大型語言模型在篩選引用文獻中的表現。 JAMA Netw Open / / 2024-07-08

研究發現使用大型語言模型（LLM）在篩選標題和摘要時效率高且準確。GPT-4 Turbo在比較腦膜炎和敗血症臨床問題時表現優異，速度也比傳統方法快。這顯示LLM輔助篩選可提升系統性回顧效率，減少工作負擔。 PubMed DOI

Large language models for generating medical examinations: systematic review.
大型語言模型用於生成醫學檢查：系統性回顧。 BMC Med Educ / / 2024-04-01

這篇評論討論了使用大型語言模型（LLMs）製作醫學多重選擇題考試的議題。研究指出LLMs在產生問題上有效，但需注意部分問題不適合醫學考試，需修改。未來研究應解決這些限制，LLMs可作為撰寫醫學多重選擇題的工具，但應謹慎使用。 PubMed DOI

Bias of AI-generated content: an examination of news produced by large language models.
人工智慧生成內容的偏見：對大型語言模型生成的新聞進行檢驗。 Sci Rep / / 2024-03-07

LLMs透過AIGC改變生活，但需了解其限制。研究發現ChatGPT等LLM生成的內容存在性別、種族偏見，歧視女性、黑人。ChatGPT偏見最少，且能拒絕有偏見提示。 PubMed DOI

Use of a Large Language Model to Assess Clinical Acuity of Adults in the Emergency Department.
使用大型語言模型評估急診室成年人臨床嚴重程度。 JAMA Netw Open / / 2024-05-07

研究發現大型語言模型在緊急室評估臨床嚴重程度時表現優異，準確率高達89%，比起人類分類更準確。LLM表現與部分醫師評審相當，顯示將其整合到緊急室工作流程可能有助於改善分流流程，並不影響質量。這項研究結果指出在這個領域還有進一步研究的必要。 PubMed DOI

The political preferences of LLMs.
LLMs 的政治偏好。 PLoS One / / 2024-07-31

您的分析指出大型語言模型（LLMs）中存在的政治偏見問題。透過對24個對話型LLM進行測試，發現它們在政治問題上主要偏向左派觀點。雖然五個基礎模型的表現不佳，但這也讓結果的可靠性受到質疑。此外，研究顯示LLMs可以透過有監督的微調受到特定政治取向影響，這對公共話語的塑造有重要意義。這些潛在的偏見可能影響社會認知與決策，因此在開發和使用LLMs時，必須仔細考量其政治影響。 PubMed DOI

(Ir)rationality and cognitive biases in large language models.
大型語言模型中的（不）理性與認知偏誤。 R Soc Open Sci / / 2024-08-05

這篇論文探討大型語言模型（LLMs）的理性推理能力，評估它們在認知心理學任務中的表現。研究發現，LLMs展現出與人類相似的非理性，但其非理性特徵與人類偏見不同。當LLMs給出錯誤答案時，這些錯誤不符合典型的人類偏見，顯示出獨特的非理性。此外，這些模型的回應顯示出顯著的不一致性，進一步增添了非理性的層面。論文也提出了評估和比較LLMs理性推理能力的方法論貢獻。 PubMed DOI

Large language models propagate race-based medicine.
大型語言模型推廣種族主義醫學。 NPJ Digit Med / / 2024-02-19

研究發現大型語言模型在醫療系統中可能持續散播有害、不準確、種族相關的內容。四個模型在種族醫學和誤解情境下表現不一，都散播種族醫學觀念，且回應不一致。這引發對LLMs在醫療環境可能造成潛在傷害的擔憂，因為它們持續散播已被揭露的種族主義觀念。 PubMed DOI