這篇文章批判性地分析了在眼科手術操作記錄中使用先進語言模型GPT-4的情況。文章強調手術操作記錄的複雜性、責任問題，以及與醫療人工智慧相關的數據保護問題。信中強調了理解醫療人工智慧複雜性的重要性，並主張更加深思熟慮和負責任地將人工智慧整合到手術文件記錄中。 PubMed DOI

研究發現，ChatGPT提供的神經外科資訊品質尚可，但比起官方網站，回答較為簡短且不易閱讀，且缺乏參考資料和治療描述不完整。ChatGPT提供的參考資料可能不準確且虛假，使用時應謹慎。未來隨著人工智慧技術進步，或許能成為更可靠的醫學資訊來源。 PubMed DOI

研究使用AI語言模型ChatGPT-4來製作腹腔鏡阑尾切除手術記錄，結果顯示ChatGPT能快速生成記錄，但質量需再驗證。在整合至英國NHS前，必須提升提示品質並整合電子健康記錄。 PubMed DOI

人工智慧和機器學習對醫療保健產生了巨大影響，特別是在神經外科領域。一項研究發現，GPT-4在神經外科委員會風格問題上表現優異，準確率高於醫學生和住院醫師。這顯示GPT-4在醫學教育和臨床決策上有潛力，能夠超越人類在神經外科專業領域的表現。 PubMed DOI

研究使用AI模型ChatGPT來提升神經外科委員會教育，發現ChatGPT在回答問題時表現準確且符合神經外科主題，但與傳統解釋有些許不同。結果顯示像ChatGPT這樣的AI在醫學教育有潛力，但仍需進一步研究以提升整合和表現，以達到更好的學習成效和病人照護品質。 PubMed DOI

研究發現使用ChatGPT撰寫神經外科報告比語音辨識快速且準確，但在開顱手術報告方面稍有不足。儘管ChatGPT提升效率，仍需進一步探討在醫學寫作中的最佳運用及倫理考量。 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

這項研究評估了ChatGPT 3.5和4.0版本在生成和評分醫學研究摘要的能力。研究期間為2023年8月至2024年2月，訓練聊天機器人根據文獻創建10個摘要，並與現有摘要進行比較。五位外科醫生評審發現，AI生成的摘要與人類撰寫的質量相當，評分中位數相似。雖然版本1的評分接近評審者的評價，但版本2則偏向給予較高分數。整體而言，研究顯示AI能有效生成難以區分的醫學摘要，顯示其在醫學研究中的潛力。 PubMed DOI

這項研究分析了五種大型語言模型（LLMs）在識別顱面外科手術的CPT代碼的有效性，包括Perplexity.AI、Bard、BingAI、ChatGPT 3.5和ChatGPT 4.0。由於CPT編碼複雜且耗時，尤其在專業編碼人員短缺的情況下，研究旨在評估這些AI模型的效率和準確性。結果顯示，雖然整體準確性差異不大，但ChatGPT 4.0在複雜代碼上表現較佳，而Perplexity.AI和Bard在簡單代碼上更可靠。研究建議這些AI可減輕手動編碼負擔，並提升CPT編碼的資源效率，支持將其整合進臨床流程。 PubMed DOI

這篇論文探討了ChatGPT在神經外科領域作為學習工具的潛力，特別是GPT-3.5和GPT-4的進步引發了對臨床應用的興趣。文中提到ChatGPT能協助醫學執照考試及神經外科書面考試，並在創建個性化案例報告和學習材料上展現潛力。此外，它也能提升研究流程和文獻回顧的效率。不過，論文提醒使用時需謹慎，因為AI幻覺和過度依賴技術可能帶來風險。最後，強調了ChatGPT在神經外科教育中的重要角色。 PubMed DOI