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這項研究評估了三個大型語言模型(LLMs)—GPT-3.5、GPT-4 和 Google Gemini(Bard)在回答60道乳腺癌護理相關的多選題的表現。結果顯示,GPT-4的準確率最高,正確回答了95%的問題,接著是GPT-3.5的90%和Google Gemini的80%。研究還發現,來自公共數據庫的問題與乳腺放射科醫師新制定的問題在答案準確性上並無顯著差異,顯示LLMs在乳腺癌護理方面有良好的應用潛力,但仍需進一步訓練以提升表現。 PubMed DOI


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研究比較三款大型語言模型在乳癌臨床上的表現,結果指出GPT-4.0在反饋質量、相關性和應用性方面表現最佳,勝過GPT-3.5和Claude2。GPT-4.0提供更詳盡的反饋,在各臨床領域表現優異,尤其在心理社會支持和治療決策方面。研究強調LLMs的潛力,特別是GPT-4.0,在乳癌臨床應用上的重要性,並呼籲在醫療環境中持續優化和評估準確性。 PubMed DOI

研究比較了ChatGPT-4、Gemini和Microsoft Copilot在回答乳房影像問題時的易讀性和準確性。雖然ChatGPT-4更準確,但Gemini和Microsoft Copilot更容易理解。在醫療保健中,準確性和易讀性同樣重要,強調了在使用人工智慧技術時需要持續改進和監督。 PubMed DOI

研究比較五種大型語言模型對乳腺癌治療建議的一致性,發現GPT4與腫瘤委員會最符合,其次是GPT3.5、Llama2和Bard。GPT4在放射治療方面表現一致,但在基因檢測建議上有差異。研究指出,大型語言模型應用於臨床前,仍需進一步技術和方法改進。 PubMed DOI

醫學研究人員越來越多地使用先進的語言模型(LLMs),如ChatGPT-4和Gemini,來改善乳腺相關疾病的診斷。本研究評估這些模型在複雜醫學分類系統中的應用能力,以協助整形外科醫生做出更好的診斷和治療決策。 研究中創建了五十個臨床情境來評估分類準確性,結果顯示Gemini的準確率高達98%,而ChatGPT-4為71%。Gemini在多個分類系統中表現優於ChatGPT-4,顯示出其在整形外科實踐中的潛力,未來有望增強診斷支持和決策能力。 PubMed DOI

這項研究評估了三個大型語言模型—ChatGPT-3.5、Gemini 和 Bing—在肝細胞癌診斷與管理問題上的表現。每個模型回答了二十個問題,並由六位專業醫師評估其準確性和可讀性。結果顯示,ChatGPT 準確回答 9 題(45%),Gemini 12 題(60%),Bing 6 題(30%)。但在準確性和可靠性方面,ChatGPT 只有 6 題(30%)同時符合,Gemini 8 題(40%),Bing 3 題(15%)。可讀性方面,ChatGPT 得分最低(29),顯示其可讀性差。研究指出,這些模型的回答常常不準確、不可靠或難以閱讀。 PubMed DOI

隨著人工智慧工具的普及,患者和醫療專業人員越來越依賴這些工具提供的醫療資訊。本研究評估了五個大型語言模型(LLaMA 1、PaLM 2、Claude-v1、GPT-3.5和GPT-4)在2044個腫瘤學相關問題上的表現。結果顯示,GPT-4在與人類基準比較中表現最佳,達到第50百分位以上。雖然GPT-4的準確率高達81.1%,但所有模型仍存在顯著錯誤率,顯示出持續評估這些AI工具的重要性,以確保其安全應用於臨床實踐。 PubMed DOI

這項研究評估了AI聊天機器人,特別是ChatGPT和Google Bard在提供前列腺癌教育資訊的表現。研究發現,所有大型語言模型的準確性相似,但ChatGPT-3.5在一般知識上表現優異。ChatGPT-4的回答則更全面,而Bard的回答最易讀,獲得最高的易讀性分數。總體來說,這些AI模型雖無法取代醫療專業人員,但能有效協助病人了解前列腺癌的相關知識。 PubMed DOI

這項研究評估了先進大型語言模型(LLMs)在醫學考試中的視覺能力,特別是GPT-4和Google的Gemini。研究比較了它們在台灣專科醫師考試(肺部與重症醫學)的表現,並以僅處理文本的GPT-3.5為基準。結果顯示,GPT-4的表現持續優於Gemini和GPT-3.5,經常超過60的及格門檻,接近人類考生的水準。相對而言,Gemini的表現較低,而GPT-3.5得分最低,顯示出新模型在解讀複雜醫療資訊方面的優勢。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型(LLMs)在解釋乳腺影像報告及提供臨床建議的表現,分為兩個步驟: 1. **文本評估**:比較十個LLMs與放射科醫師在100道BI-RADS選擇題上的準確率。Claude 3.5 Sonnet表現最佳(90%),超過一般放射科醫師(78%)和乳腺放射科醫師(82%)。 2. **視覺評估**:測試五個多模態LLMs在100張乳腺超音波影像上的表現,Claude 3.5 Sonnet以59%準確率領先。 研究顯示,雖然LLMs在文本評估中表現良好,但視覺診斷能力有限,需在放射科醫師監督下使用,以避免誤診。 PubMed DOI

這項研究評估了三個大型語言模型(LLMs)—ChatGPT-3.5、ChatGPT-4 和 Google Gemini,針對糖皮質激素誘導的骨質疏鬆症(GIOP)及其預防和治療的美國風濕病學會指導方針的表現。研究發現,Google Gemini 的答案較為簡潔,但 ChatGPT-4 在準確性和全面性上表現更佳,特別是在病因學和指導方針相關問題上。ChatGPT-3.5 和 ChatGPT-4 的自我修正能力顯著提升,而 Google Gemini 則無明顯差異。總體來看,ChatGPT-4 是最佳選擇。 PubMed DOI