醫學期刊《Communications Medicine》近日發表題為《Evidence, Use Cases, and Implementation Safeguards of Large Language Models in Primary Care》的研究，由香港大學家庭醫學及基層醫療學系周建棟教授，聯同美國麻省總醫院及麻省理工學院合作完成。隨着大型語言模型(LLM)迅速發展，為以文字為主的基層醫療工作流程帶來新支援契機。
本研究系統評估LLM在基層醫療中的應用證據，並總結實施所需的安全保障。整體而言，最具一致證據的短期價值集中於工作流程輔助，特別是文書處理及收件匣管理，如草擬病人回覆、整理臨床摘要，以及促進醫患溝通。相關效益主要體現在時間節省、可接受度及感知溝通質素等過程指標，而非明確的臨床結果。至於改善診斷推理、治療決策及病人結局的證據仍有限，且高度依賴具體情境，不少研究仍屬模擬階段，外推至常規基層醫療仍具限制。
因此，LLM在人口健康及成本效益方面的角色，目前仍屬假設生成階段，有待前瞻性研究驗證。同時，私隱、安全、透明度及模型可靠性等議題，正影響機構管治及監管期望。研究建議採取務實策略──優先應用於高量低風險的文書與溝通工作，保留醫生最終核實與問責，並在擴展應用前建立完善的管治與公平保障機制。
作者為港大醫學院臨床醫學學院家庭醫學及基層醫療學系助理教授周建棟教授