肌肉骨骼疾病（MSDs）是全球主要的殘疾原因，影響各族群。本研究評估了ChatGPT 3.5和4在提供MSDs初級預防資訊的有效性，重點在於預防而非診斷。使用CLEAR工具評估回應質量，並由獨立專家審核。統計分析顯示，兩個版本在低背痛、骨折等疾病的預防資訊上表現良好，但ChatGPT-4在完整性、適當性和相關性上優於3.5。研究強調AI在公共健康溝通中的潛力，並指出未來需持續改進以增強全球健康倡議。 相關文章 PubMed DOI ♡

生成式人工智慧（Gen-AI），像是ChatGPT，已在健康教育，特別是藥學領域引起關注。雖然其整合帶來潛在好處，但也存在學術誠信的風險。這篇綜述評估了Gen-AI在藥學教育中的影響，並強調了需要針對學術誠信風險的研究。研究顯示，雖然認識到Gen-AI的優勢，但缺乏相關的風險緩解策略。未來需加強對學生和教職員的教育訓練，並重新設計評估方式，以確保學術誠信。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究探討了先進自動語音辨識（ASR）技術在病人接觸過程中轉錄醫療資訊的效果，特別是在嘈雜的緊急醫療服務（EMS）環境中。研究評估了四個ASR引擎，結果顯示Google Speech-to-Text Clinical Conversation表現最佳，尤其在「心理狀態」和「過敏」類別上。然而，所有引擎在「治療」和「藥物」等關鍵類別的表現都不理想，顯示目前ASR技術尚無法完全自動化EMS的臨床文檔。這強調了進一步提升ASR技術的必要性。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究比較了AI聊天機器人（ChatGPT和Google Gemini）生成的病患教育材料與傳統病患資訊手冊（PILs）在眼科手術局部麻醉方面的效果。專家評估發現，雖然AI提供的語言較簡單且易懂，但傳統PILs在完整性和可讀性上表現更佳。統計分析顯示，ChatGPT在準確性和完整性上稍勝於Google Gemini，但兩者都不及PILs。值得一提的是，Google Gemini的情感語調最為正面。研究結果顯示，AI聊天機器人可作為病患教育的輔助工具，幫助提升病患的理解與決策能力。 相關文章 PubMed DOI ♡

這篇論文回顧了自然語言處理技術，特別是大型語言模型在放射科報告中提取結構化數據的應用。雖然放射影像使用普遍，但報告中的自由文本常未被充分利用。根據PRISMA-ScR指導方針，分析了2023年8月1日從五個資料庫中找到的34項研究。結果顯示，大多數研究集中在前變壓器和編碼器模型上，外部驗證時性能下降。LLMs可能增強信息提取的普遍適用性，但面臨外部驗證不足和報告粒度問題等挑戰。 相關文章 PubMed DOI ♡

歐洲食品安全局（EFSA）正在努力改善化學風險評估，特別是利用來自科學文獻的非結構化數據。'AI4NAMS'專案探討使用大型語言模型（LLMs），如GPT系列，來提升基於新方法論（NAMs）的數據提取與整合。針對雙酚A（BPA）的案例研究中，微調的GPT-3模型（Curie）在提取任務上表現優於現成的模型（text-davinci-002和text-davinci-003），顯示微調的效果及技術進步對模型性能的提升有顯著貢獻，進一步推動AI在科學與監管領域的應用。 相關文章 PubMed DOI ♡

這篇評論探討大型語言模型（LLMs）在眼科的應用，強調它們在自然語言處理上的能力，能有效增進人類與人工智慧的溝通。LLMs能回應各種查詢，包括問題解決和文本摘要，讓它們在眼科等高科技醫療領域中變得相當重要。文章總結了目前LLMs在眼科護理中的表現及未來的潛在應用。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究評估了生成式人工智慧工具的準確性，特別是 Microsoft Copilot 和 Chat-GPT 4.0 在小兒家族性地中海熱 (FMF) 的資訊提供上。研究中提出十五個問題，九位小兒風濕病專家用盲測方式評分。結果顯示人工智慧的回答變異性大，且專家之間的協議程度從差到中等，隨時間下降。雖然人工智慧在小兒風濕病學上有潛力，但研究強調了其不準確性，並指出需要人類驗證以確保醫療資訊的可靠性。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究評估了AI聊天機器人，特別是ChatGPT和Google Bard在提供前列腺癌教育資訊的表現。研究發現，所有大型語言模型的準確性相似，但ChatGPT-3.5在一般知識上表現優異。ChatGPT-4的回答則更全面，而Bard的回答最易讀，獲得最高的易讀性分數。總體來說，這些AI模型雖無法取代醫療專業人員，但能有效協助病人了解前列腺癌的相關知識。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究評估了安徽醫科大學醫學生對大型語言模型（LLMs），如ChatGPT的理解與使用情況。調查於2023年12月至2024年1月進行，共發放1,774份問卷，回收有效回應1,718份，回應率達96.84%。 主要發現包括：34.5%的學生使用過LLMs，男性、大三學生及公共衛生管理專業的學生對LLMs理解較好。男性和護理專業學生對LLMs的信任較高，且男性與大三學生在輔助學習中使用LLMs更普遍。大多數學生對LLMs持中立態度，只有3%持悲觀看法。研究指出，性別、年級和專業影響醫學生對LLMs的理解與使用，建議將這些模型整合進醫學教育中以提升教學效果。 相關文章 PubMed DOI ♡