這項研究評估了GPT-4在神經放射學中生成鑑別診斷的效果，並與專業神經放射科醫師進行比較。研究分析了60份報告，結果顯示GPT-4在61.7%的案例中正確包含實際診斷，而醫師的準確率在63.3%到73.3%之間。GPT-4與醫師的協議程度被評為公平到中等。雖然GPT-4在輔助放射學工作上顯示潛力，但準確性仍不及人類專家，這強調了了解其局限性的重要性。 相關文章 PubMed DOI ♡

骨科醫生對人工智慧（AI）的潛力越來越感興趣，特別是在2022年ChatGPT發布後，許多文章探討大型語言模型（LLMs）在骨科的應用。雖然研究顯示這些模型在處理骨科主題時的準確性不錯，但大多數研究重複性高，未能探索新領域。LLMs在數據處理和模式識別上表現優異，應鼓勵創意思考，尋找AI的新應用，以提升病患護理。期刊應支持這些創新研究，發掘AI如何改變骨科實踐，改善病患治療結果。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究探討南非放射學學生如何在學習和評估中運用人工智慧（AI）。透過焦點小組訪談，研究發現三個主要主題：首先，學生對AI的理解和看法；其次，他們在理論和臨床學習中使用AI的經驗及面臨的挑戰，如對可靠性和倫理的擔憂；最後，強調在教育中融入AI的必要性，包括負責任使用AI的教育。參與者認為AI能提升學術表現和臨床學習，但對AI生成資訊的可信度仍有疑慮。研究建議將AI納入課程，以改善醫學影像和放射科學的教育。 相關文章 PubMed DOI ♡

在朝聖期間，將ChatGPT-4o即時翻譯技術應用於一家三級醫療機構的放射科，顯著提升了溝通與效率。根據2023年6月與2024年6月的數據比較，平均檢查時間從15.4分鐘降至11.1分鐘，每班病人通量從49.5例增至56.2例。此外，帶有伪影的掃描數量也大幅減少。患者與放射技術師的滿意度高，顯示程序遵從性提高且壓力降低。整體而言，這項研究證實了ChatGPT-4o在多語言醫療環境中的有效性。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究評估了ChatGPT-4o在解讀懷疑有阻塞性睡眠呼吸暫停症患者的多導睡眠圖的有效性，並與認證睡眠醫師的解讀進行比較。主要發現顯示，對於簡單案例，診斷一致性高達97%，治療建議一致性為100%。但在複雜案例中，診斷一致性降至70%，治療建議則降至44%。研究強調精確提示能提升AI表現，顯示AI在睡眠醫學的潛力，但仍需進一步研究以解決數據保護問題並驗證結果。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究探討了在足踝外科領域中，醫生能否區分由人工智慧（特別是ChatGPT 3.0）生成的摘要與人類撰寫的摘要。研究中，九位醫生參加了盲測，結果顯示他們的準確率僅為50.5%，幾乎等同於隨機猜測。評審者的經驗和對人工智慧的熟悉度對準確性影響不大，且評審者之間的可靠性隨時間下降。這顯示人工智慧生成的摘要與人類撰寫的相似度高，讓識別變得困難。 相關文章 PubMed DOI ♡

文件級關係三元組提取在生物醫學文本挖掘中非常重要，尤其是在藥物發現和生物醫學知識圖譜的建立上。不過，現有語言模型在新數據集和關係類型上泛化能力不足，影響其效能。為了解決這個問題，我們提出了一種漸進學習策略，發展出PLRTE模型，透過四級漸進學習過程來增強模型對各種生物醫學關係的理解。實驗結果顯示，我們的模型在DDI和BC5CDR數據集上性能提升5%到20%，並在未見過的Chemprot和GDA數據集上也展現出良好的泛化能力。 相關文章 PubMed DOI ♡

這篇論文介紹了ChatDiff，一種新穎的信息增強方法，旨在解決深度學習中的長尾數據問題。長尾分佈會導致某些類別數據稀缺，影響模型學習。ChatDiff透過從ChatGPT-3.5提取知識，增強這些類別的特徵，並利用條件擴散模型生成多樣化的正樣本，同時過濾掉負樣本以提升分類性能。實驗結果顯示，ChatDiff在多個長尾數據集上有效改善了代表性不足類別的分類效果。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究評估了LearnGuide這個基於ChatGPT的工具對醫學生自我導向學習的影響，進行了為期14週的隨機對照試驗。103名醫學生被分為兩組，一組使用LearnGuide輔助學習，另一組則沒有。結果顯示，使用LearnGuide的學生在自我導向學習、批判性思維和心流體驗上都有顯著提升，特別是在第12週的測試中表現更佳。這顯示AI工具在醫學教育中具有很大的潛力。 相關文章 PubMed DOI ♡

AJHP 現在在接受手稿後會迅速在線上發布，以加快出版速度。這些手稿已經經過同行評審和校對，但尚未由作者進行格式化或校正。這些並不是最終版本，稍後會更新為經過正確格式化和校正的文章。 相關文章 PubMed DOI ♡