這項研究探討了ChatGPT-4在回答口腔及顏面外科疾病問題的有效性，這些疾病影響全球約35億人。研究使用思維鏈（CoT）方法，評估其在提升公眾對疾病預防和早期檢測認識的表現。專家從全國牙醫執照考試中選取了130道開放式問題和1,805道選擇題。結果顯示，CoT方法顯著提升了ChatGPT-4在開放式問題的準確性和整體表現，選擇題準確性也提高了3.1%。研究強調，ChatGPT-4不應取代醫療專業人員。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

在日本，消費者可無需藥師諮詢購買大多數非處方藥，這讓用藥諮詢變得更重要。研究評估了ChatGPT-3.5對22種OTC藥物的回應準確性，結果僅20.8%符合標準。2023年11月推出的新版本ChatGPT-4，經過自訂後在用藥指導上表現更佳，準確率達93.2%，顯著優於ChatGPT-3.5。研究建議透過藥物包裝說明書資訊和有效提示來自訂ChatGPT，以提升其作為臨床藥學工具的實用性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究探討了ChatGPT-4在牙科領域進行基於證據的決策的可行性。兩位牙醫與ChatGPT-4互動，分析五個臨床情境，並參考Cochrane、ADA和PubMed的文獻。結果顯示，ChatGPT-4表現穩定，能有效識別相關證據並提供摘要，節省臨床醫師的時間。不過，它無法提供直接的網頁連結到引用的文章，這是個限制。總體而言，ChatGPT-4在EBDM中顯示出潛力，但臨床醫師仍需負責評估證據和做出決策。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究探討急診部門對有監禁歷史病人的照護，揭示他們面臨的偏見與差異。研究分析了480,374份急診紀錄，發現有監禁歷史的病人大多為男性，且來自少數族群，失業、吸菸和物質使用的比例較高。這些病人逃脫、違醫囑離開及接受鎮靜和約束的機率顯著較高。即使調整各種因素後，監禁歷史與逃脫的關聯仍然明顯，顯示對被監禁者的照護存在差異，並突顯自然語言處理在揭示健康照護不平等中的價值。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究評估了ChatGPT（版本3.5和4）在解讀心肺運動測試（CPET）結果的有效性，特別針對不明原因的呼吸困難病人。分析150名病人後，專家肺科醫生建立了金標準來分類CPET結果。GPT-3.5的正確解讀率為67%，而GPT-4則顯示更高準確性，對呼吸限制的敏感度達83%。結合兩個模型的結果，敏感度提升至91%。研究指出，低工作率和峰值氧氣消耗量是解讀不準確的獨立預測因子，顯示這些AI模型在臨床上有潛在應用價值。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

生成式人工智慧，特別是透過變壓器技術，正在改變人工智慧的應用方式。最近的實驗中，使用「SOLAR-10.7B-Instruct」模型從全國退伍軍人的多導睡眠檢查筆記中提取關鍵睡眠參數，如總睡眠時間、入睡潛伏期和睡眠效率。結果顯示，該模型在總睡眠時間和睡眠效率的準確度上與人類標註相當，且在提取入睡潛伏期方面超越人類標註7.6%。此外，模型的幻覺現象極少，展現出優秀的推理能力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究回顧了大型語言模型（LLMs）在醫療領域中所引發的人口統計偏見，並強調了相關的擔憂。從2018年到2024年，分析了24項研究，發現91.7%的研究識別出偏見，性別偏見最為普遍（93.7%），種族或民族偏見也高達90.9%。雖然偏見檢測有所改善，但有效的減緩策略仍在開發中。隨著LLMs在醫療決策中的重要性上升，解決這些偏見對建立公平的人工智慧系統至關重要。未來研究應考慮更廣泛的人口因素及非西方文化背景。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

罕見疾病（RDs）每2000人中影響不到1人，但全球約7%的人口受到影響，主要是兒童，且通常缺乏特定治療。患者的診斷過程漫長，平均需5年，可能影響健康。機器學習（ML）能改善患者管理與診斷。我們利用MIMIC-III數據庫及其他醫療筆記，建立了一個標記數據集，旨在早期檢測罕見疾病。應用多種機器學習技術後，SVM的F-measure達92.7%，AUC達96%，顯示ML在精準診斷罕見疾病方面的潛力，為未來研究提供資源。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究探討神經科醫師與人工智慧平台在多發性硬化症（MS）診斷和治療知識的準確性。37位專家和79位住院醫師回答了20道選擇題。結果顯示，專家的平均正確率為12.05題，住院醫師為9.08題，經驗較豐富的住院醫師表現較佳。MS診所的專家得分更高，平均17.67。人工智慧平台如ChatGPT-4.0的得分介於14到19之間，平均17.0，Claude 3.5得分最高。研究顯示人工智慧能有效輔助MS診斷與治療，但在複雜案例中仍有挑戰，未來需進一步研究其潛力與限制。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較了人類撰寫的神經外科文章與ChatGPT生成的文章，評估其品質差異。研究選取10篇文章，5篇由人類撰寫，5篇由ChatGPT撰寫，並由專家根據整體印象、可讀性等進行評估。結果顯示，兩者在整體品質上無顯著差異，但ChatGPT的可讀性較高。專家識別作者的準確率為61%，偏好幾乎相等。結論指出，ChatGPT能產出與人類相當的文章，且可讀性更佳，顯示其在學術寫作中的潛在價值。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡