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Healthcare LLMs Go to Market: A Realist Review of Product Launch News.
醫療保健大型語言模型進入市場：產品上市新聞的現實主義回顧。 Stud Health Technol Inform / / 2024-08-23

這篇手稿針對大型語言模型（LLMs）在醫療領域的實際應用進行了回顧，重點在於產品的實施而非理論。透過Factiva資料庫的系統搜尋，作者識別出2023年1月至2024年2月間17個產品推出的23個重要紀錄，並突顯了臨床護理、醫療文件管理、保險服務及慢性病管理等四大主題。研究顯示，LLMs能提升病患護理的個性化與效率，減輕行政負擔，並支持決策。這項研究有助於理解LLMs在醫療的應用，並提供未來整合人工智慧的策略指導。 PubMed DOI

Privacy-preserving large language models for structured medical information retrieval.
隱私保護的大型語言模型在結構化醫療信息檢索中的應用。 NPJ Digit Med / / 2024-09-20

這項研究介紹了一個開源流程，利用本地的大型語言模型（LLM）"Llama 2" 從臨床文本中提取定量數據，專注於識別失代償性肝硬化的特徵。研究在MIMIC IV數據集中測試500名患者的病歷，成功識別五個關鍵臨床特徵，敏感度達100%，特異度96%。此外，對其他病症的檢測也相當高，顯示出本地部署的LLM在提取臨床信息方面的有效性，且硬體需求低。 PubMed DOI

Comparative Evaluation of LLMs in Clinical Oncology.
臨床腫瘤學中大型語言模型的比較評估。 NEJM AI / / 2024-08-12

隨著人工智慧工具的普及，患者和醫療專業人員越來越依賴這些工具提供的醫療資訊。本研究評估了五個大型語言模型（LLaMA 1、PaLM 2、Claude-v1、GPT-3.5和GPT-4）在2044個腫瘤學相關問題上的表現。結果顯示，GPT-4在與人類基準比較中表現最佳，達到第50百分位以上。雖然GPT-4的準確率高達81.1%，但所有模型仍存在顯著錯誤率，顯示出持續評估這些AI工具的重要性，以確保其安全應用於臨床實踐。 PubMed DOI

Fine-Tuned Large Language Model for Extracting Patients on Pretreatment for Lung Cancer from a Picture Archiving and Communication System Based on Radiological Reports.
基於放射學報告的圖像存檔和通訊系統，用於提取肺癌預處理患者的精細調校大型語言模型。 J Imaging Inform Med / / 2024-07-02

這項研究比較了一個經過微調的大型語言模型（LLM）與放射科醫師在從放射學報告中識別肺癌預防治療患者方面的表現。LLM在分類患者方面表現出高準確度和敏感度，與放射科醫師相似，但處理時間更快。研究結果表明，LLM能夠有效地及時從醫療記錄中提取相關信息。 PubMed DOI

Using artificial intelligence to generate medical literature for urology patients: a comparison of three different large language models.
使用人工智慧生成泌尿科病患的醫學文獻：三種不同大型語言模型的比較。 World J Urol / / 2024-07-29

本研究評估了三個大型語言模型（LLMs）生成的泌尿科病人資訊小冊子（PILs）品質，包括ChatGPT-4、PaLM 2和Llama 2。針對包皮環切術、腎切除術、過動膀胱症候群及經尿道前列腺切除術（TURP）進行評估。結果顯示，PaLM 2的PILs品質最佳，平均得分3.58，且最易閱讀。雖然LLMs能減輕醫療人員負擔，但內容仍需臨床醫師審查，且閱讀水平偏高，顯示需改進算法或提示設計。病人對這些小冊子的滿意度尚未評估。 PubMed DOI

Large Language Model Influence on Management Reasoning: A Randomized Controlled Trial.
大型語言模型對管理推理的影響：一項隨機對照試驗。 medRxiv / / 2024-08-16

使用大型語言模型（LLM）能顯著提升醫生在複雜管理推理任務上的表現，超越傳統資源。在一項針對92位醫生的隨機對照試驗中，使用GPT-4的醫生在管理推理任務中得分較高。研究顯示，LLM的協助能改善管理決策、診斷決策及特定案例的表現，顯示其在複雜臨床情境中做出決策的能力，特別是在缺乏明確答案的情況下。 PubMed DOI

Toward an Explainable Large Language Model for the Automatic Identification of the Drug-Induced Liver Injury Literature.
朝向可解釋的大型語言模型以自動識別藥物誘發肝損傷文獻。 Chem Res Toxicol / / 2024-08-27

藥物引起的肝損傷（DILI）是藥物安全性的重要議題，也是急性肝衰竭的主要原因。傳統的文獻搜尋方法因藥物相互作用的複雜性而效率不高，且手動整理容易出錯。近期，利用大型語言模型（LLMs）如LLaMA-2，研究人員開發了專門用於DILI分析的模型，並在CAMDA 2022的數據集上達到97.19%的準確率，顯示出LLMs在文獻識別上的潛力，可能簡化監管審查流程。 PubMed DOI

Large Language Models in Nursing Education: State-of-the-Art.
護理教育中的大型語言模型：最前沿技術。 Stud Health Technol Inform / / 2024-08-23

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在護理教育中的應用，強調轉向更互動的學習環境。研究分析了自2022年以來的文獻，找出19篇相關研究。結果顯示，LLMs在自然語言處理的進步，能改善課程傳遞、促進批判性思維，並模擬複雜的臨床情境。文章全面分析了目前的應用、挑戰及未來研究方向，特別是像ChatGPT這樣的LLMs在護理教育中的使用，並呼籲整合人工智慧以提升教育成果，確保道德與有效性。 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

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

The transformative impact of large language models on medical writing and publishing: current applications, challenges and future directions.
大型語言模型對醫學寫作和出版的變革性影響：當前應用、挑戰與未來方向。 Korean J Physiol Pharmacol / / 2024-08-28

大型語言模型（LLMs）對醫學寫作和出版影響深遠，最近的綜述文章強調了其應用、挑戰及未來影響。調查顯示，LLMs在科學寫作中被廣泛使用，帶來了許多好處與挑戰。它們在文獻搜尋、研究設計、寫作輔助等方面表現出色，並在同行評審過程中也扮演重要角色。為了確保學術工作的完整性，研究人員需驗證AI生成內容的準確性，並建立人類與AI的協作流程。未來需解決LLMs的限制，並持續更新相關政策，以維護醫學寫作的品質。 PubMed DOI