病院退院予測を高精度化する大規模言語モデル：最適化プロンプトを用いた後ろ向きコホート研究
本研究は、LLM による当日退院予測の性能を評価し、主な誤差要因を明らかにするとともに、自動プロンプト最適化が予測精度を有意に改善することを示した。
ルールベースのチャットボットが大規模言語モデルを上回る：うつ病症状管理のための体系的レビューとメタアナリシス
包括的なメタアナリシスによると、ルールベースのチャットボットは4〜8週間のウィンドウ内で統計的に有意なうつ病症状の軽減を提供します。一方、大規模言語モデル（LLM）ベースのチャットボットの臨床効果については、高変動性のため十分な証拠がありません。