這項研究評估了ChatGPT對臨床問題的回應準確性與重現性，基於2022年日本動脈硬化學會的指引。研究於2024年6月進行，包含背景問題和前景問題。三位研究者獨立評分，使用六點李克特量表，並重複詢問以測量重現性。 結果顯示，ChatGPT在背景問題的中位數分數為日文4分、英文5分，而前景問題則更高，日文5分、英文6分。前景問題的準確性明顯優於背景問題，且日文與英文的準確性無顯著差異。重現性方面，背景問題的kappa係數為0.76，前景問題為0.90，顯示高重現性。 總體而言，ChatGPT在前景問題上展現高準確性與重現性，顯示其有助於醫療決策的潛力。 相關文章 PubMed DOI ♡

子宮內膜異位症是一種影響許多生育年齡女性的慢性疾病，會引起盆腔疼痛和不孕等嚴重症狀。儘管診斷和治療有所進步，患者教育仍然面臨挑戰。隨著數位平台的發展，人工智慧（AI）有潛力改善患者的教育和資訊獲取。本研究回顧了AI在子宮內膜異位症患者教育中的應用，發現AI工具能準確回答常見問題，並在識別患者需求方面顯示潛力。然而，仍需解決倫理、公平獲取及準確性等挑戰，未來研究應聚焦於AI在臨床實踐中的整合。 相關文章 PubMed DOI ♡

在數位時代，像ChatGPT這樣的大型語言模型逐漸成為健康照護資訊的重要來源，特別是對於面臨保險和語言障礙的人。雖然這些模型的使用日益普遍，但提供的資訊質量卻不一。這項研究比較了ChatGPT和CDC在英語及西班牙語中提供的疫苗接種資訊，強調健康公平的重要性。結果顯示，兩者的資訊準確且易於理解，但可讀性常超過建議水平，特別是ChatGPT的英語回應。研究指出，改善可讀性和語言公平性對於服務多元族群至關重要。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在中文語法錯誤修正的表現，這領域尚未被廣泛研究。研究使用語料庫語言學的方法，透過MaxMatch分數等標準指標評估LLMs，並進行關鍵字和n-gram分析，找出LLM輸出與人類標註者的語言特徵差異。結果顯示，LLMs在多位標註者的數據集上表現較佳，但在複雜推理情境中仍面臨挑戰。研究建議未來應著重解決過度修正的問題，並提升在複雜語義情境中的表現。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究探討了不同BERT模型在理解混合韓文和英文的臨床筆記中的效果，特別針對南韓的研究空白。研究使用了來自南韓一家醫院的164,460名患者數據，對BERT-base、BioBERT、KoBERT和多語言BERT（M-BERT）進行了預訓練和評估，涵蓋七個微調任務。 主要發現包括：BERT-base和BioBERT在文件分類中表現最佳，BioBERT的F1分數達89.32；M-BERT在閱讀理解任務中表現優異，F1分數達93.77；在知識推斷方面，M-BERT的hit@10分數為95.41。這項研究顯示了各種BERT模型在多語言臨床環境中的有效性，為未來的應用提供了重要見解。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究介紹了MEREDITH，一個專為腫瘤科醫生設計的大型語言模型（LLM），幫助提供癌症治療建議。MEREDITH基於Google的Gemini Pro，運用檢索增強生成和思考鏈技術，並以德國癌症中心的虛構腫瘤案例進行評估。它的建議種類比專家多，符合率達94.7%。研究顯示，專家反饋和特定數據能顯著提升LLM的表現，未來可探討其在臨床工作中的應用。 相關文章 PubMed DOI ♡

自從2022年11月ChatGPT推出以來，聊天機器人AI在醫療領域的應用引起了廣泛關注。雖然這些AI在診斷上表現不錯，甚至通過了美國的醫學執照考試，但在實際醫療中使用卻引發了健康結果的疑慮。文章指出，過度強調診斷準確性忽略了醫生與病人之間信任、同理心和溝通的重要性，這些都是良好醫療的關鍵。依賴AI可能會削弱這些人際互動，影響健康結果。文章建議應增強AI的功能，以支持而非取代醫生，最終改善健康結果。 相關文章 PubMed DOI ♡

近年來，大型語言模型（LLMs）在教育領域的應用越來越普遍，然而創建個性化學習環境仍面臨挑戰。文章提到三大挑戰：首先是可解釋性，需增強對LLMs如何理解學習者的認識；其次是適應性，需開發技術提供個性化教學支持；最後是創作與評估，需建立基於LLM的教育代理。克服這些挑戰將有助於打造更符合學生需求的AI輔導員，進而提升學習成效。 相關文章 PubMed DOI ♡

學生的心理健康問題影響深遠，因此探索創新的預防和治療方法非常重要。大型多模態模型（LMMs），像是ChatGPT-4，對於精神疾病的預防、診斷和治療展現出希望。這些模型能提供醫學知識、情感支持，並減少污名化，鼓勵患者開放溝通，還能降低醫療成本，提高服務可及性。 不過，健康風險、安全性、幻覺及倫理問題等挑戰需被解決。未來應專注於制定使用指導方針、建立問責制和法律框架，並採用以人為本的方法，透過先進算法優化LMMs。解決這些挑戰將有助於改善學生心理健康，並促進全球可持續發展目標。 相關文章 PubMed DOI ♡

這個專案評估了ChatGPT在整形外科的實用性，重點在於它的應用與限制。2023年8月25日進行了PubMed文獻搜尋，納入10篇相關論文。研究發現，ChatGPT能協助醫師進行頭腦風暴和理解醫學文獻，但在提供針對特定病人的資訊及病人諮詢方面存在可靠性不足的問題。雖然它對文獻搜尋和資訊檢索有幫助，但目前尚不夠可靠，無法直接應用於臨床實務中。 相關文章 PubMed DOI ♡