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這項研究評估了幾個商業可用的大型語言模型(LLMs)在提供治療建議時,與美國骨科醫學會(AAOS)針對肩袖撕裂和前交叉韌帶(ACL)損傷的臨床指導方針(CPGs)的符合度。分析了48項CPGs,結果顯示70.3%的回應與指導方針一致,ChatGPT-4的符合率最高(79.2%),而Mistral-7B最低(58.3%)。研究指出,雖然LLMs能提供一致建議,但缺乏透明的資料來源,限制了其作為臨床支持工具的可靠性,未來應擴大評估範圍以減少偏見。 PubMed DOI


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研究使用大型語言模型探討骨科領域,專注於ACL手術。結果顯示ChatGPT在回答患者和醫生問題時相當準確,但仍需專業醫師確認。雖有潛力作為知識補充,但無法取代專業醫師。 PubMed DOI

大型語言模型(LLM)是強大的人工智慧工具,可促進類似人類的溝通並提供有價值的資訊。研究發現,ChatGPT在回答脊椎外科醫師有關急性腰椎間盤突出(LDH)問題時表現良好,清晰度高且特定。儘管未涵蓋所有知情同意書內容,但提供額外見解。然而,回答中有些許不準確。LLM如ChatGPT有助於患者教育,但需謹慎監控風險與機會。 PubMed DOI

研究比較四個大型語言模型在眼科、骨科和皮膚科領域生成醫學內容的表現,發現不同模型在治療建議的質量、準確性和安全性上有差異。GPT-3.5-Turbo最安全,Bloomz質量較差。研究強調需持續改進人工智慧工具,確保醫學建議可靠。建議引入GPT-4的自動評估機制,擴展評估範疇。 PubMed DOI

研究發現GPT-4在臨床磁振造影報告中對膝蓋和肩膀骨科疾病治療提供了部分正確且實用的建議,但仍有限制。醫護人員在使用語言模型建議時,應提供批判性指導,因為建議可能不適合獨立患者使用,需要準確的數據輸入。 PubMed DOI

人工智慧進步,如ChatGPT和Bard,可生成回應。研究比較它們對骨關節炎治療的指引,符合率分別為80%和60%。有時會推薦不推薦治療方法,但引用研究時30%不準確。總而言之,這些AI模型不總符合醫學指南,使用時應謹慎。 PubMed DOI

大型語言模型如ChatGPT在骨科領域扮演重要角色,能提供簡單易懂的醫療資訊給患者、醫生和研究人員。雖然ChatGPT在回答骨科問題上表現最好,但仍需留意回答可能不完整或過時的情況。未來應進一步研究LLM聊天機器人在骨科領域的應用挑戰和潛力。 PubMed DOI

生成式人工智慧如ChatGPT和Google Bard被應用在患者教育,例如腰椎間盤突出。研究發現,這些AI回答腰椎間盤突出的問題時,準確性和清晰度有差異,需要改進。未來應該專注於提升AI模型,以增進患者和醫師之間的溝通。 PubMed DOI

急性髖部骨折對公共健康,特別是老年人,造成重大挑戰。本研究評估ChatGPT-4.0在提供骨折治療建議的準確性,並與美國骨科醫學會(AAOS)的標準進行比較。結果顯示,ChatGPT-4.0的評分與AAOS有正相關,但在長髖髓釘的評估上存在顯著差異,且高估了全髖關節置換等治療的適當性。總體而言,ChatGPT-4.0在急性髖部骨折治療建議上不完全可靠,需進一步改進以符合醫療指導方針,提升病人治療效果。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型(LLMs),如ChatGPT和Gemini,在提供小兒骨科疾病建議的可靠性,並參考了美國骨科醫學會(AAOS)的指導方針。結果顯示,ChatGPT和Gemini的符合率分別為67%和69%,差異不大。值得注意的是,ChatGPT沒有引用任何研究,而Gemini則參考了16項研究,但大多數存在錯誤或不一致。總體來看,這些模型雖然在某程度上符合指導方針,但仍有許多中立或不正確的陳述,顯示醫療AI模型需改進與提高透明度。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4在生成骨科疾病治療建議的有效性,並與美國骨科醫學會的指導方針及醫師計畫進行比較。主要發現包括: 1. ChatGPT-4的建議與AAOS指導方針一致性達90%。 2. 與主治醫師的建議一致性為78%。 3. 在骨折及關節炎案例中表現優異,但腕管綜合症表現不佳。 4. 不一致主要出現在腕管綜合症及其他特定損傷。 5. 雖然ChatGPT-4能提供準確建議,但在考量患者特定因素時仍需醫師的批判性評估。 總之,ChatGPT-4在骨科治療中具輔助潛力,但需專業監督。 PubMed DOI