研究使用LLMs提升兒童健康識字能力，結果顯示LLMs能根據年級提供定制回應，但在六年級以下表現不佳。然而，它們可提供各種資訊，有助青少年了解健康資訊。需要進一步研究驗證其準確性和有效性。 PubMed DOI

研究發現，大型語言模型（LLMs）生成的兒童青光眼患者教育資料（PEMs）質量高、易讀且準確。其中，ChatGPT-4生成的PEMs最易讀。在改進現有線上資訊方面，只有ChatGPT-4達到六年級閱讀水平。總結來說，LLMs是提升PEMs品質和兒童青光眼資訊易讀性的寶貴工具。 PubMed DOI

研究發現大型語言模型（LLMs）如ChatGPT-3.5、GPT-4、DermGPT和DocsGPT在製作皮膚科患者教育資料（PEMs）方面表現良好，能提供易讀易懂的資訊，且大多數情況下準確無誤。其中，GPT-4在常見和罕見疾病的解釋上表現優秀，而ChatGPT-3.5和DocsGPT在罕見疾病的說明方面更為出色。總結來說，LLMs對於提升健康知識和提供易懂的PEMs具有潛力。 PubMed DOI

研究發現大型語言模型（LLMs）像Anthropic的Claude 2在手術前回應病人問題時表現優異，比起其他模型如OpenAI的ChatGPT和Google的Bard更準確、相關、清晰且情感敏感。這顯示LLMs可能有助於改善手術前病人溝通和教育。 PubMed DOI

研究使用大型語言模型幫助病人提出問題，提升溝通效率。以范德堡大學醫學中心數據測試三個模型，CLAIR在清晰度、完整性和簡潔性表現最佳。GPT4在效用和完整性較高，但清晰度和簡潔性較差。CLAIR生成的問題與醫療者相符，有助改善溝通。 PubMed DOI

生成式人工智慧，特別是大型語言模型（LLMs），在兒科教育和訓練上有很大潛力。這些模型能幫助教育者改善課程設計、制定個性化學習計畫，並提供即時反饋，還能協助醫生簡化資訊搜尋，提升診所效率。不過，LLMs也可能產生不準確資訊，並引發偏見和倫理問題。因此，專業人士需謹慎使用並審查其輸出。為確保安全有效的應用，相關方應建立明確的指導方針和政策。本文探討了LLMs在兒科教育中的歷史、應用及挑戰。 PubMed DOI

近年來，大型語言模型（LLMs）已被應用於醫療領域，特別是在前列腺癌的病患溝通上。我們的研究評估了三種LLM的效果，包括ChatGPT（3.5）、Gemini（Pro）和Co-Pilot（免費版），並與官方的羅馬尼亞前列腺癌病患指南進行比較。透過隨機和盲測，八位醫療專業人員根據準確性、及時性、全面性和使用友好性進行評估。結果顯示，LLM，尤其是ChatGPT，通常提供比指南更準確且友好的資訊，顯示出其在改善醫療溝通上的潛力。不過，不同模型的表現差異也顯示出需要量身定制的實施策略。 PubMed DOI

這項研究分析了不同大型語言模型（LLMs）在識別遺傳疾病時的表現，對比了開源模型（如Llama-2-chat和Vicuna）與封閉源模型（如ChatGPT-4）。結果顯示，開源模型的準確率在54%-68%之間，而ChatGPT-4則高達89%-90%。研究還指出，臨床醫生和一般民眾的提問對模型表現有顯著影響，且使用列表型提示能提升準確性。整體而言，這項研究揭示了LLMs在醫療領域的潛力與挑戰。 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

這項研究評估了三個大型語言模型（LLMs）—ChatGPT-3.5、ChatGPT-4 和 Google Bard 在製作小兒白內障病人教育材料的效果。研究使用三個提示來測試模型的表現，並根據質量、可理解性、準確性和可讀性進行評估。結果顯示，所有模型的回應質量都很高，但沒有一個被認為是可行的。特別是，ChatGPT-4 生成的內容最易讀，並能有效將材料調整至六年級的閱讀水平。總體來看，ChatGPT-4 是生成高質量病人教育材料的有效工具。 PubMed DOI