討論了大型語言模型（LLM）如ChatGPT在醫療保健領域的應用和限制。儘管AI語言模型展現印象深刻能力，但在現實中，特別是在複雜領域如醫學中，仍存在不確定性。論文探討了在臨床實踐、科學寫作、醫學潛在濫用及討論公共衛生議題方面使用ChatGPT的可行性。強調了在醫學領域中教育人們正確使用和了解AI語言模型的必要性和風險。 PubMed DOI

研究使用大型語言模型探討骨科領域，專注於ACL手術。結果顯示ChatGPT在回答患者和醫生問題時相當準確，但仍需專業醫師確認。雖有潛力作為知識補充，但無法取代專業醫師。 PubMed DOI

研究評估了ChatGPT在使用不同評分系統（如GCS、ICH和H&H）來評估患者的神經檢查能力。結果顯示，ChatGPT在計算分數方面有潛力，但處理複雜或模糊描述時準確性有限。總的來說，在醫學領域中，ChatGPT展現了一定的應用價值。 PubMed DOI

研究指出，在骨科手術中使用AI工具ChatGPT時，雖然能提供相關回答，但有時也會給出不適當的答案。這顯示了在臨床實務中應用ChatGPT的潛力與限制，強調了在醫療領域使用AI工具需謹慎驗證與整合。未來需進一步研究並加強臨床醫師培訓，以確保像ChatGPT這樣的AI工具在臨床決策中的安全可靠性。 PubMed DOI

研究指出，在小兒急診醫學中使用ChatGPT 4.0版本進行臨床文件記錄，可以節省時間減少工作量，尤其是在複雜的註記上。雖然對於簡單的註記影響不大，但參與者對ChatGPT生成的手交接摘要和家庭信件持正面評價。大部分臨床醫師支持將這些工具納入實務，但也提出了一些擔憂和建議。總的來說，小兒急診醫學主治醫師認為ChatGPT是有價值的工具，能夠提供高品質的摘要。 PubMed DOI

人工智慧語言模型被研究應用在教育、學術和臨床領域，顯示可解答醫學問題，對醫學教育有幫助。研究發現ChatGPT在回答問題上表現準確，但在生成文章時有錯誤。雖然在醫療上有潛力，但仍需監督因應潛在錯誤和能力限制。 PubMed DOI

研究比較了ChatGPT和Google健康資訊，專注於FAI。結果顯示ChatGPT有潛力幫助患者了解醫學問題，專家認為其準確性和安全性令人滿意。儘管ChatGPT展現可靠醫學資源潛力，但仍需提升內容深度和精確度，以確保可靠性。在視ChatGPT為可信賴醫學資源前，驗證至關重要。 PubMed DOI

像ChatGPT這樣的AI工具在臨床描述分析方面表現優異，尤其在腫瘤學和COVID-19症狀診斷上。一篇討論了ChatGPT在神經康復領域的潛力的評論指出其設計、醫學應用、自然語言處理技能和限制。研究提出案例來評估ChatGPT在臨床推理的能力，結果顯示生成式AI可協助醫師制定更有效的診斷和個人化預後策略，增進神經康復實踐。 PubMed DOI

研究評估了大型語言模型在醫療保健領域的應用，尤其是在改善患者護理方面。使用MIMIC-III數據庫的電子健康記錄，測試了這些模型在識別特定疾病患者方面的效能。GPT-4在辨識COPD、CKD、PBC和Cancer Cachexia患者方面表現優異，而ChatGPT和LLaMA3則稍遜。儘管LLMs有潛力，但在臨床應用前仍需解決錯誤、解釋不足和倫理問題。進一步研究將有助於提升模型訓練和設計，以更好地應用於醫療保健。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在生成重症監護病房（ICU）病人出院摘要的表現，分析了匿名臨床筆記。三個模型中，GPT-4 API的表現最佳，準確識別41.5%的關鍵臨床事件，ChatGPT和Llama 2則分別為19.2%和16.5%。雖然GPT-4在資訊組織和清晰度上表現優異，但仍有小錯誤，且所有模型在敘事連貫性和重要數據的捕捉上存在挑戰。總體來看，這些LLM在生成出院摘要上有潛力，但仍需改進。 PubMed DOI