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。 相關文章 PubMed DOI ♡

人工智慧（AI）與合成生物學的結合正在快速發展，但也帶來了複雜的生物安全問題。本文介紹了一套專門的生物安全風險評估流程，幫助專業人士系統性地識別和管理AI應用的潛在風險，特別是針對像「ChatGPT 4.0」這類的AI語言模型。這些工具和方法提供了一個結構化的分析方式，促進風險識別和有效的減緩策略。隨著AI在合成生物學中的角色日益重要，建立安全的實踐變得至關重要，這些資源將在確保負責任的整合中發揮關鍵作用。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究評估了三個人工智慧模型—ChatGPT、GPT-4 和 Google Bard—在美國耳鼻喉科考試問題上的表現，分析了1,077道文字題和60道圖片題。結果顯示，GPT-4的表現最佳，得分78.7%，而ChatGPT和Bard分別為55.3%和61.7%（p<0.001）。所有模型在簡單問題上表現較好，GPT-4在各子專科得分也較高，僅過敏科差異不顯著。雖然GPT-4表現良好，但在醫學教育和病人護理中的應用仍需謹慎。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究評估了人工智慧聊天機器人ChatGPT在回答有關髖關節和膝關節置換手術後的周圍假體關節感染（PJI）常見問題的有效性。研究從十五個國際專家中心收集了十二個問題，並分析了ChatGPT的回答準確性。結果顯示，沒有回答被評為不滿意，且大多數回答需小幅或中度改進。整體而言，ChatGPT提供了無偏見且易於理解的資訊，顯示其在患者教育上的潛力，並建議進一步研究其在PJI患者中的應用與接受度。 相關文章 PubMed DOI ♡

要以APA格式引用這篇文章，可以參考以下格式： Mungmunpuntipantip, R., & Wiwanitkit, V. (2024). ChatGPT在創傷分診中的應用。*印度重症醫學期刊, 28*(6), 617。 根據需要，您也可以調整為其他格式，如MLA或芝加哥格式等。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究探討了人工智慧（AI）在印度等多元文化環境中，如何改善臨終關懷（EOLC）資訊的獲取。研究比較了ChatGPT和Google Gemini生成的病人資訊手冊（PILs），分析了可讀性、情感、準確性、完整性和適用性等因素。 主要發現顯示，Google Gemini在可讀性和可操作性上優於ChatGPT，兩者在情感表達、準確性和完整性上都表現良好。研究強調AI在提升EOLC病人教育的潛力，並呼籲持續改進以確保具備同情心和文化敏感性。 相關文章 PubMed DOI ♡

要以APA格式引用這篇文章，可以這樣寫： Hajijama, S., Juneja, D., & Nasa, P. (2024). Large language model in critical care medicine: Opportunities and challenges. *Indian Journal of Critical Care Medicine, 28*(6), 523-525。 如果需要其他格式的引用（例如MLA、Chicago等），請根據具體要求進行調整。 相關文章 PubMed DOI ♡

一項研究評估了ChatGPT 3.5和連接網路的GPT-4（Microsoft Copilot）在公共醫療系統耳鼻喉科考試中的表現，共發放135道問題。結果顯示，GPT-4的得分為88.5分，明顯優於ChatGPT的60分，且Copilot在108名耳鼻喉科醫生中排名第二，而ChatGPT則排在第83位。整體來看，具網路連接的GPT-4在回答醫學多選題方面表現更佳。 相關文章 PubMed DOI ♡

水污染是全球性問題，影響超過20億人。根據聯合國教科文組織的報導，水污染可由自然現象或人類活動引起。為了解決這個問題，開發了一套即時視覺監控系統，結合攝影機、Raspberry Pi和大型語言模型（LLMs），能檢測七種主要污染物，如藻華、油污等。透過YOLOv5模型，系統能自主識別污染物並提供相關資訊，並即時警報當地當局，促進快速反應。這種創新方法對環境健康教育及水污染治理具有重要意義。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究提出了一種無需編碼的方式，利用ChatGPT-4開發青光眼風險評估工具，並使用韓國國家健康與營養調查的數據進行分析。透過自動化編碼，進行邏輯回歸分析，預測青光眼風險，並建立基於勝算比的評分系統。該工具還提供使用者友好的風險計算器。高風險群體的OR值顯示出良好的預測能力，顯示ChatGPT-4在臨床青光眼檢測中的潛力。 相關文章 PubMed DOI ♡