歷史問題與摘要文章

使用者問題: Fine Tuning of LLM 應用於實證醫學

在實證醫學中，微調大型語言模型（LLM）可以用於多種應用，這些應用旨在提升臨床決策的效率和準確性。根據研究，LLM可以整合到實證醫學的關鍵階段，包括證據檢索（如PICO提取和生物醫學問答）、綜合（如隨機對照試驗的總結）以及傳播（如醫學文本簡化）[PMID: 39437276]。這些模型在零樣本設置中展現出顯著的理解能力，並且通過提示技術（如上下文學習和知識引導提示）可以進一步增強其能力[PMID: 39437276]。

然而，微調LLM也存在挑戰。例如，在放射治療服務的保險申訴中，微調的GPT-3.5模型（GPT-3.5ft）表現不如其他未微調的LLM，這表明在特定任務上使用小型訓練數據集進行微調可能會降低性能[PMID: 39250740]。此外，LLM在處理臨床命名實體識別（NER）任務時，通過提示工程可以顯著改善其性能，但仍未達到最先進模型如BioClinicalBERT的水平[PMID: 38281112]。

總結來說，LLM在實證醫學中的應用潛力巨大，但其微調需要謹慎考慮，尤其是在數據集大小和任務特定知識的整合方面。這些模型在某些情況下可能需要進一步的開發和優化，以確保其在臨床應用中的安全性和準確性[PMID: 39437276][PMID: 39250740][PMID: 38281112]。

LLM Model: gpt-4o / 花費時間: 8.2216 秒
Input Tokens: 2364 / Ouput Tokens: 440

參考文獻

39437276 - Benchmarking Large Language Models in Evidence-Based Medicine.
基於證據的醫學中大型語言模型的基準測試。 IEEE J Biomed Health Inform / 2024-10-22

這項研究探討如何將大型語言模型（LLMs）整合進證據基礎醫學（EBM），以自動化任務如證據檢索和傳播，來提升臨床決策。研究比較了七個LLMs的表現，結果顯示這些模型在理解和總結方面表現優異，知識引導的提示也顯著提升了效果。不過，在命名實體識別和事實準確性上仍面臨挑戰，需要進一步研究和質量控制才能應用於臨床。研究結果和代碼已在GitHub上公開。 PubMed DOI

39250740 - Large Language Models to Help Appeal Denied Radiotherapy Services.
大型語言模型協助上訴被拒的放射治療服務。 JCO Clin Cancer Inform / 2024-09-09

這項研究評估了多種大型語言模型（LLMs）在協助醫生對放射治療保險拒絕上訴的表現。測試的模型包括GPT-3.5、GPT-4及其具網路搜尋能力的版本。研究使用20個模擬病歷進行評估，結果顯示GPT-3.5、GPT-4和GPT-4web能產生清晰且具臨床相關性的上訴信，對加速上訴過程有幫助。相對而言，經微調的GPT-3.5ft表現較差，且所有模型在引用文獻時均有困難。整體而言，LLMs可減輕醫生的文書負擔，但小型數據集微調可能影響性能。 PubMed DOI

38281112 - Improving large language models for clinical named entity recognition via prompt engineering.
透過提示工程改善臨床命名實體識別的大型語言模型。 J Am Med Inform Assoc / 2024-01-28

研究指出，GPT-3.5和GPT-4處理臨床數據時，只需少量訓練數據即可提取有價值資訊。透過改進提示策略，可增進模型在臨床命名實體識別任務表現，減少大量標註數據需求。雖GPT模型在臨床應用有潛力，仍需進一步改進。研究結果凸顯了量身定制的提示框架重要性，以提高大型語言模型在臨床環境性能。 PubMed DOI

38819632 - Optimizing large language models in digestive disease: strategies and challenges to improve clinical outcomes.
優化消化系疾病中的大型語言模型：改善臨床結果的策略和挑戰。 Liver Int / 2024-05-31

大型語言模型（LLMs）透過龐大文本數據訓練，可在醫療保健領域提升準確性。研究者正致力改善LLM在消化系疾病上的表現，但準確性範圍仍有挑戰。整合檢索增強生成（RAG）、監督微調（SFT）和人類反饋的強化學習（RLHF）等方法，是克服障礙的關鍵。結合人類反饋與先進模型訓練，對於提升LLMs在醫療保健中的效能至關重要。 PubMed DOI

39354917 - Fine-Tuning Large Language Models to Enhance Programmatic Assessment in Graduate Medical Education.
微調大型語言模型以增強研究生醫學教育中的程式性評估。 J Educ Perioper Med / 2024-10-02

這項研究探討了訓練大型語言模型（LLMs）來根據美國住院醫師教育認證委員會（ACGME）的標準分類受訓者的反饋。研究發現，雖然複雜的模型未必能提高分類準確率，但較小的模型如BERT-mini在性能上與FastText相當，且在個人設備上部署時更具優勢，能提升速度和數據隱私。這項研究有助於理解如何有效整合LLMs於醫學教育中。 PubMed DOI