研究發現三款大型語言模型在醫療決策上的表現，ChatGPT最優，其次是Google的Bard和Bing的AI。結果顯示ChatGPT提供更易懂且符合指引的醫療建議，對初級醫生學習和臨床決策有潛力，但還需更多整合到教育中。 PubMed DOI

LLM如ChatGPT在醫療領域應用廣泛，但需謹慎。研究發現在放射腫瘤學中使用LLM時，患者偏好醫師在場，擔心資訊來源。強調LLM需配合醫療指南，AI支持重要，但人文關懷仍不可或缺。 PubMed DOI

大型語言模型如BARD、BingAI和ChatGPT-4正被運用在醫療領域，提供醫學資訊和指導。研究顯示，ChatGPT在黑色素瘤臨床指南方面表現較佳，但所有模型仍有限制。未來研究應該著重整合專業數據和專家知識，以提升模型性能，更好地支援患者護理。 PubMed DOI

研究評估大型語言模型（LLMs）提供脈絡膜黑色素瘤資訊的準確性，比較三個LLMs，專家審查結果顯示ChatGPT在醫療建議上最準確，手術前後問題上與Bing AI相似。回答長度不影響準確性，LLMs可引導患者尋求專業建議，但在臨床應用前仍需更多微調和監督。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs）驅動的聊天機器人，如ChatGPT 3.5、CoPilot和Gemini，在提供前列腺癌資訊的有效性，並與官方病人指南進行比較。研究使用25個專家驗證的問題，根據準確性、及時性、完整性和可理解性進行評估。結果顯示，ChatGPT 3.5的表現優於其他模型，證明其為可靠的資訊來源。研究強調在健康領域持續創新AI應用的重要性，並建議未來探討AI回應中的潛在偏見及其對病人結果的影響。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs），特別是ChatGPT-3.5和New Bing Chat，在模擬醫生角色管理甲狀腺結節的表現。研究中提出145個病人的問題，並與初級醫生和資深醫生的回答進行比較。結果顯示，這兩個LLMs在某些問題上表現接近初級醫生，但整體準確性較低。雖然ChatGPT-3.5在特定問題上表現較好，但New Bing Chat在甲狀腺結節的決策準確性較高。總體而言，這些LLMs尚未達到人類醫生的臨床決策能力。 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

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 OpenAI 的 ChatGPT 和 Microsoft 的 Copilot 兩個大型語言模型在結腸癌管理建議上的準確性。結果顯示，兩者在 36% 的情境中提供正確回應。ChatGPT 有 39% 的回應缺乏資訊，24% 不準確；Copilot 則有 37% 缺少資訊，28% 不準確。兩者表現差異不顯著。此外，臨床醫師的回應明顯較短，平均 34 字，而 ChatGPT 和 Copilot 分別為 251 和 271 字。研究指出，雖然 LLM 可協助臨床決策，但仍需優化以確保準確性。 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