將人工智慧（AI）和大型語言模型（LLMs）整合進德國醫療系統，能提升病人護理和臨床研究，但因數據保護法律複雜，實際應用仍有限。關鍵因素包括遵守GDPR、獲得病人同意、建立數據處理協議、確保醫療監督及提供者透明度。隨著AI技術進步，LLMs的應用潛力將增強，但需明確法律和倫理指導，以保障病人權益和數據安全。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究評估了Visual ChatGPT在真實病人影像中進行壓力性傷害分期的效果，並與專業護理人員的表現進行比較。研究分析了155張影像，結果顯示專業護理人員的準確性較高。Visual ChatGPT在早期傷害評估上表現不錯，尤其是考慮傷口特徵時，但在處理複雜案例上仍需改進。這顯示AI在傷口護理中有輔助潛力，特別對於經驗不足的護理人員或缺乏專家的地區。研究遵循STROBE檢查表，未涉及病人或公眾參與。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇評論指出將像ChatGPT這樣的AI技術應用於醫療領域的潛在好處，包括提升效率、降低成本和改善病人結果。不過，它也強調了解決倫理挑戰的重要性，以確保公平使用。評論將這些挑戰分為五個主要領域：偏見、隱私、錯誤資訊、自主性和問責。為了解決這些問題，提出了INNOVATE框架，旨在為AI在醫療中的應用提供明確的倫理指導，促進負責任的整合，並減少倫理顧慮。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究探討大型語言模型（LLMs），如ChatGPT、Gemini和Copilot，在乳房影像學問題上的表現。研究中，五位乳房放射科醫生提出九個乳房攝影篩檢問題，並由兩位專家評估LLMs的回答。結果顯示，兩種語言的回答平均分數相似，約在3.6到4分之間。一般問題的回答較準確，但針對特定問題，尤其是密集乳房的定義，回答常常不完整。此外，意大利語的來源引用不夠專業，顯示LLMs在提供醫療資訊上的限制。總體而言，LLMs雖能促進醫療溝通，但在專業領域的準確性仍需加強，強調AI與醫療專業人員合作的重要性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT在醫學領域的應用潛力巨大，但也帶來了準確性和可靠性的挑戰。研究顯示，LLMs能提供正確的疾病管理資訊，但必須符合國際指導方針。關鍵考量包括回應的可讀性、與指導方針的一致性、資訊來源的時效性、跨模型和跨語言的一致性，以及臨床使用的驗證。總之，雖然LLMs能提升醫學教育和決策，但仍需謹慎評估，以確保其在臨床中的安全與有效性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究評估了ChatGPT-3.5和ChatGPT-4在回答台灣醫師執照考試醫學問題的表現，特別關注繁體中文的能力。結果顯示，ChatGPT-3.5在基礎醫學科學的準確率為67.7%，臨床醫學為53.2%；而ChatGPT-4的表現明顯優於前者，準確率分別達到91.9%和90.7%。雖然問題類型對準確率影響不大，但ChatGPT-4在所有科目中均表現良好，顯示AI在醫學教育中的潛力，實施時仍需謹慎考量不同專業的變異性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這個專案調查了休閒運動員對AI生成訓練計畫的依賴程度，以及使用者和非使用者對這些技術的信任差異。結果顯示，54%的參與者使用結構化訓練計畫，其中25%依賴AI生成的計畫。使用AI工具的運動員對這些技術的信任明顯高於非使用者。此外，AI生成的訓練計畫質量已經提升，專業教練也難以區分其與人類專家創建的計畫。這顯示AI生成的計畫可能成為運動員尋求訓練指導的可信選擇。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

多代理對話（MAC）框架是為了提升疾病診斷而設計的，透過臨床多學科團隊的合作。在一項針對302個罕見疾病案例的研究中，MAC的表現超越了GPT-3.5和GPT-4等單一模型，無論是在初診還是後續諮詢中，診斷準確性和建議檢測效果都更佳。最佳配置為四位醫生代理和一位監督代理，並以GPT-4為基礎模型。MAC在多次測試中表現穩定，並且在性能上優於其他方法，顯著提升了大型語言模型的診斷能力，為未來醫療研究提供了新方向。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究評估了四個大型語言模型（LLMs）的表現，包括Google Bard、Microsoft Copilot、具視覺功能的GPT-4和Gemini Ultra，專注於耳鼻喉科的題庫。共收集350道選擇題，結果顯示Gemini Ultra準確率最高，達79.8%，GPT-4為71.1%、Copilot 68.0%、Bard 65.1%。Gemini的回應較長，且包含解釋性圖片，而Bard的回應最長。Gemini和GPT-4成功回答所有影像問題，顯示其多模態能力。研究強調醫學學習者需批判性評估LLMs的準確性與可靠性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究評估了ChatGPT-4o在遠端橈骨骨折治療適當性評分的準確性，並與美國骨科醫學會的指導方針進行比較。分析了240個病人情境，考量骨折類型、受傷機制及病人健康狀況。主要發現顯示，對於不同治療選項的評分誤差不一，掌側鎖定板的誤差最小，而背側鋼板的誤差最大。雖然某些治療方法之間有正相關，但整體上ChatGPT-4o偏向保守治療，這引發了對其在醫療建議可靠性上的疑慮。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡