人工智慧在醫學領域發展迅速，像是OpenAI的ChatGPT能幫忙整理病歷、診斷和治療計畫。雖然有助於減輕醫生工作負擔，但仍需注意依賴資料和可能出錯的情況。醫師應持續評估、監督人工智慧，確保其補充醫療知識，提升病患照護品質。 PubMed DOI

研究評估了ChatGPT在醫學診斷的表現，使用50個臨床案例。ChatGPT在結構化情境中表現準確，有時比醫師更好。它在圖像解釋上有困難，但在選擇潛在診斷方面表現優秀。研究強調了ChatGPT在臨床醫學中的潛力，並強調了補充數據和及時的工程技術對於與醫生有效互動的重要性。 PubMed DOI

研究比較了基於GPT-3.5的AI聊天機器人和神經學醫師在臨床案例中的診斷和決策表現。結果顯示，AI聊天機器人在神經學領域的表現相當不錯，正確率高達85%，並能提供96.1%的案例充分理由。研究指出AI可作為神經學臨床推理的輔助工具，未來應用前景廣闊。 PubMed DOI

研究發現ChatGPT-3.5在臨床醫學中有潛力生成不同診斷，但仍需進一步研究。安全整合人工智能至醫療保健需持續探索和監管。未來可評估更新版ChatGPT對醫療結果的影響，擴展其在不同診斷方面的應用，或許能帶來創新支援服務不足的地區。 PubMed DOI

研究比較神經學家和ChatGPT對多發性硬化症患者問題的回應，發現ChatGPT表現出更高的同理心，但受過大學教育者較不喜歡其回應。建議在醫療保健中使用人工智慧時應謹慎並基於人類互動。 PubMed DOI

研究比較了ChatGPT GPT-4與WebMD在診斷和健康建議上的表現，發現兩者診斷匹配率高達91%，且ChatGPT提供更多緊急護理建議和針對年長人口的定制。然而，對於種族、族裔或性別並無顯著差異。研究指出使用AI進行症狀檢查與傳統工具相當，但在相關文本中可能存在潛在偏見，需持續評估AI醫療平台以解決人口統計偏見，實現公平護理。 PubMed DOI

研究指出，像ChatGPT這樣的大型語言模型對神經外科醫生在處理臨床病例時有幫助。ChatGPT 3.5和4.0在診斷方面比Perplexity AI和Bard AI更準確，前五個診斷中達到77.89%的正確率。然而，對於複雜疾病仍有挑戰。總的來說，LLMs有助於提升神經外科診斷的精準度。 PubMed DOI

人工智慧技術在病患照護上有很大潛力，尤其在診斷、精神疾病治療和認知測試解讀等方面。雖然進展顯著，但仍需進一步研究其在醫療中的優缺點。一項研究比較了人工智慧（Chat-GPT 3.5）和臨床醫師對癡呆症相關問題的回答，結果顯示人工智慧在易懂性和深度上表現更佳，平均評分為4.6/5，而臨床醫師則為4.3、4.2和3.9。儘管人工智慧的回答質量高，但仍需注意錯誤資訊和數據安全等問題。總之，人工智慧在醫療溝通上有潛力，但需謹慎對待其限制。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs）在複雜醫療案例中的診斷表現。研究分析了392份來自《美國病例報告期刊》的案例，使用了ChatGPT-4、Google Gemini和LLaMA2來生成鑑別診斷清單。結果顯示，ChatGPT-4的前10名診斷中，最終診斷納入率最高，達86.7%，其次是Google Gemini的68.6%和LLaMA2的54.6%。研究顯示ChatGPT-4在診斷準確性上明顯優於其他兩者，突顯了生成式人工智慧在醫療診斷中的潛力。 PubMed DOI

2022年11月推出的ChatGPT引起了對大型語言模型在臨床環境中應用的關注。最近一項針對英國全科醫生的調查顯示，20%的醫生已在臨床實踐中使用生成式人工智慧工具。使用者中，29%用於生成就診後文檔，28%用於建議鑑別診斷。儘管醫生認為這些工具在行政和臨床推理上有價值，但缺乏明確的指導和政策，醫療界面臨著教育專業人員和患者的挑戰。 PubMed DOI