這項研究探討了ChatGPT在回答肌肉骨骼解剖學問題的準確性和一致性。研究中向ChatGPT 3.5提出六個問題，並在四個不同時間點詢問，三位專家用5點量表評估回應。結果顯示，回應質量差異大，50%的答案被評為良好，但低質量的答案常有重大錯誤或矛盾。整體而言，ChatGPT的回應不穩定，限制了其作為學習資源的可靠性，建議查閱專業文獻以驗證信息。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究評估了《顱面外科期刊》中25篇最受引用的文章對臨床實踐和外科創新的影響。研究者透過Web of Science資料庫找出這些文章，並利用ChatGPT-4o進行內容分析。結果顯示，某些文章對臨床實踐和手術有顯著貢獻。此外，研究也證明了人工智慧工具在學術內容分析上的有效性，並建議這些工具可用於比較多篇文章。希望這些結果能激發未來的研究。 相關文章 PubMed DOI ♡

本研究分析了ChatGPT對晚期癌症患者的醫療決策詢問的回應，特別針對一位罹患轉移性黑色素瘤的假設患者。研究考量了患者的年齡、種族、保險狀況等五個特徵，分析了96個回應。結果顯示，年輕患者的回應中更常提到臨床試驗，且有安寧緩和醫療建議的情境下，討論第二意見的頻率增加。ChatGPT強調安寧緩和醫療的舒適性，並指出與家人討論治療偏好的重要性。這些發現顯示，回應會因患者的背景而有所不同，可能影響其治療決策。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究調查青少年使用生成式AI聊天機器人（如ChatGPT）做作業的頻率及其幫助程度，特別關注他們的執行功能（EF）技能。研究分為兩部分，針對平均年齡14歲和17歲的青少年。結果顯示，14.8%的年輕參與者和52.6%的年長參與者使用AI，ChatGPT最受歡迎。執行功能較弱的青少年覺得AI工具對作業更有幫助，但年輕組的學業成就與AI使用無顯著關聯。這是首個將執行功能與青少年AI使用聯繫的研究，建議進一步探討AI在教育中的整合及其挑戰與機會。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究批判性地評估了ChatGPT對乳酸在運動中疲勞和肌肉疼痛角色的資訊。ChatGPT的3.5和4o版本將肌肉疲勞與糖原耗竭和乳酸積累聯繫起來，並將疼痛與發炎和微創傷相關聯。透過用戶反饋挑戰乳酸的資訊準確性，促進了對乳酸實際角色的討論。研究顯示，ChatGPT的回應準確性受限於可用數據和問題表述，因此教育者需引導學生有效使用AI工具，以減少錯誤資訊的風險。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究探討大型語言模型（LLMs），如ChatGPT，在葡萄膜炎這個眼內炎症性疾病領域的有效性。研究中針對LLM提出臨床相關問題，進行三次測試以評估其回答的準確性。結果顯示三次測試之間有中等一致性，顯示LLM的回答有一定穩定性。不過，LLM提供的參考資料準確性不佳，只有42.3%是正確引用，另有42.3%在醫學資料庫中找不到。研究指出，雖然LLMs在眼科有潛力，但仍需加強訓練和測試，以確保資料的可靠性。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究比較了由人工智慧生成的健康資訊（如ChatGPT）與ENT UK專業製作的病人資訊手冊的質量和可讀性。結果顯示，ENT UK手冊的質量中等，EQIP分數中位數為23，且手冊之間的評分差異顯著。雖然ChatGPT的內容質量與手冊相當，但可讀性較差，需更高的閱讀年齡。這強調了在病人教育材料中確保質量和可讀性的重要性，尤其在網路健康資源日益普及的背景下。 相關文章 PubMed DOI ♡

看起來你可能有特定的問題或主題想要討論。今天我可以怎麼幫助你呢？ 相關文章 PubMed DOI ♡

這篇論文探討了一種基於變壓器的西班牙臨床文本症狀命名實體識別（NER）方法，並使用SympTEMIST數據集進行多語言實體連結。作者微調了一個基於RoBERTa的標記級分類器，並結合了雙向長短期記憶和條件隨機場層，最終達到0.73的F1分數。實體連結方面，採用混合方法，結合字典和統一醫學語言系統的知識庫，並利用SapBERT生成候選實體，使用GPT-3.5進行重新排序，達到0.73的準確率，超越了之前的紀錄。數據庫可在此網址訪問：https://github.com/svassileva/symptemist-multilingual-linking。 相關文章 PubMed DOI ♡

近視是全球主要的視力障礙，對醫療和經濟影響深遠。大多數近視在兒童時期發展，因此早期介入很重要。人工智慧（AI）成為管理兒童近視的有力工具，最初透過傳統機器學習識別高風險兒童，最近則利用大數據、大規模篩檢和深度學習模型等創新方法。AI能透過自動化和大型語言模型改變近視管理，提升精準醫療和健康素養，但也面臨監管和臨床整合的挑戰。 相關文章 PubMed DOI ♡