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

研究發現ChatGPT-4在診斷和治療建議方面表現不錯，尤其在手術治療建議上。然而，仍需進一步研究以驗證結果，並強調人工智慧無法完全取代專家臨床判斷。未來應擴大研究範圍，探索人工智慧在醫療保健領域的更多應用價值。 PubMed DOI

人工智慧進步，如ChatGPT和Bard，可生成回應。研究比較它們對骨關節炎治療的指引，符合率分別為80%和60%。有時會推薦不推薦治療方法，但引用研究時30%不準確。總而言之，這些AI模型不總符合醫學指南，使用時應謹慎。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在回答有關髖骨骨折常見問題的準確性。整形外科創傷外科醫師評估了回答，發現它們通常令人滿意或優秀。這個聊天機器人提供了無偏見、以證據為基礎的答案，可以作為一個教育工具，有助於整形外科患者。 PubMed DOI

研究測試了ChatGPT-4在處理膝疼痛投訴、提供不同診斷和治療方案的表現。ChatGPT-4的診斷通常準確，與專業醫師看法一致。當提供更多資訊時，ChatGPT-4的準確性提高，有時甚至達到100%。它提供了合理的診斷和治療建議，但也可能有錯誤，需要進一步臨床評估。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs），如ChatGPT和Gemini，在提供小兒骨科疾病建議的可靠性，並參考了美國骨科醫學會（AAOS）的指導方針。結果顯示，ChatGPT和Gemini的符合率分別為67%和69%，差異不大。值得注意的是，ChatGPT沒有引用任何研究，而Gemini則參考了16項研究，但大多數存在錯誤或不一致。總體來看，這些模型雖然在某程度上符合指導方針，但仍有許多中立或不正確的陳述，顯示醫療AI模型需改進與提高透明度。 PubMed DOI

這項研究評估了幾個商業可用的大型語言模型（LLMs）在提供治療建議時，與美國骨科醫學會（AAOS）針對肩袖撕裂和前交叉韌帶（ACL）損傷的臨床指導方針（CPGs）的符合度。分析了48項CPGs，結果顯示70.3%的回應與指導方針一致，ChatGPT-4的符合率最高（79.2%），而Mistral-7B最低（58.3%）。研究指出，雖然LLMs能提供一致建議，但缺乏透明的資料來源，限制了其作為臨床支持工具的可靠性，未來應擴大評估範圍以減少偏見。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4在生成骨科疾病治療建議的有效性，並與美國骨科醫學會的指導方針及醫師計畫進行比較。主要發現包括： 1. ChatGPT-4的建議與AAOS指導方針一致性達90%。 2. 與主治醫師的建議一致性為78%。 3. 在骨折及關節炎案例中表現優異，但腕管綜合症表現不佳。 4. 不一致主要出現在腕管綜合症及其他特定損傷。 5. 雖然ChatGPT-4能提供準確建議，但在考量患者特定因素時仍需醫師的批判性評估。 總之，ChatGPT-4在骨科治療中具輔助潛力，但需專業監督。 PubMed DOI

這項研究指出，網路醫療資訊在骨科領域的使用越來越普遍，但也面臨品質挑戰。研究評估了25個網站，並針對10個網站使用髖部資訊評分系統（HISS）進行分析。最初的平均分數為9.5，顯示品質不佳。經過ChatGPT的建議後，分數提升至21.5，顯示出優秀的品質。結果顯示，ChatGPT能顯著改善線上病人資訊的品質，成為骨科醫生創建教育材料的有力工具，雖然無法取代專業知識，但能提升醫療資訊的可及性與品質。 PubMed DOI