PPIs常用於治療胃酸相關問題，有時會和抗血小板藥一起給冠狀動脈疾病患者。研究對PPIs對心血管事件的影響有爭議，大多數觀察性研究指出可能有正面關聯。ChatGPT協助生成回顧文本，未來或有助於進一步研究。醫師應評估每位患者長期使用PPIs的風險和益處。 PubMed DOI

生物製劑療法對治療慢性鼻竇炎伴鼻息肉很有效，但仍有很多細節要釐清，像是患者選擇、劑量和治療時間等。雖然生物製劑療法貴且難取得，但人工智慧演算法可以幫忙做出最佳治療決策。研究指出IL-5、IL-4、IL-13和IgE的生物製劑對治療有幫助，像Dupilumab這類單克隆抗體也有改善症狀的效果。未來需要更多研究來了解長期療效和安全性，人工智慧可能帶來新的治療方向。 PubMed DOI

研究使用ChatGPT自動分析醫學出版物中的利益衝突，專注於慢性鼻竇炎相關生物製劑文章。ChatGPT成功辨識美國作者，對比其機構與OpenPayments資料，準確提取COI聲明。結果顯示，大型語言模型可有效自動化醫學研究中的COI分析，有望簡化和改善此過程。 PubMed DOI

研究發現ChatGPT在回答過敏性鼻炎和慢性鼻竇炎相關問題時表現良好，超過80%問題準確回答。GPT-4.0比GPT-3.5更準確回答過敏性鼻炎問題。ChatGPT對基本知識、預防和情緒方面表現優秀，但應對最新進展有挑戰。中文提問時準確性一致。總括而言，ChatGPT對過敏性鼻炎和慢性鼻竇炎患者提供正確資訊有潛力。 PubMed DOI

GPT-4在鼻竇炎和手術方面提供了中等質量的資訊，但在治療方面提供了較高質量的回答。未來的研究應該致力於減少偏見，並使用經過驗證的工具來評估GPT回答的質量。 PubMed DOI

研究比對醫療建議與ChatGPT對治療鼻竇炎與鼻息肉的建議，結果顯示兩者一致率為68%，Kappa係數為0.69，顯示ChatGPT在指導治療上有潛力。研究強調了人工智慧如ChatGPT對協助醫師提供患者個人化護理的重要性。 PubMed DOI

這項研究評估了三個大型語言模型（LLMs）—ChatGPT 4.0、Bard 和 LLaMa 在生成抗體藥物偶聯物（ADCs）相關眼部毒性資訊的表現。共提出22個問題，專家對模型的回答進行評分。結果顯示，ChatGPT的準確性得分為4.62，Bard為4.77，LLaMa為4.41，前兩者顯著高於LLaMa。在完整性方面，三者得分相近。整體而言，這些模型在眼科專業主題上表現良好，但ChatGPT和Bard的準確性較高。建議隨著研究進展，應重新評估這些模型的表現。 PubMed DOI

這項研究調查了老年人使用口服抗生素後，發生嚴重皮膚不良反應的風險。研究分析了2002至2022年間來自加拿大安大略省的數據，發現21,758名老年人在抗生素治療後出現嚴重反應，並與87,025名對照組進行比較。結果顯示，磺胺類和頭孢菌素的風險最高，分別為2.9和2.6。其他抗生素如硝呋太爾、青黴素和氟喹諾酮也有增加的風險。研究建議醫師在開處方時考慮使用風險較低的抗生素。 PubMed DOI

這項研究探討慢性病藥物對神經精神的影響，特別是短期症狀及長期對大腦結構和精神疾病的影響。研究分析了美國食品藥品監督管理局的數據，發現六類藥物與精神不良事件風險增加有關，十一類則與腸胃問題相關。研究指出，某些藥物可能影響腦部結構及精神疾病風險，尤其是透過腸道微生物群的影響。這強調了對藥物神經精神副作用的認識需要提升，並建議藥物再利用。該研究由中國科學基金支持。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在提供慢性鼻竇炎（CRS）資訊的有效性，並與醫療指導方針進行比較。研究中提出六個CRS相關問題，結果顯示ChatGPT的回答大致符合現有文獻，但仍有不一致之處。可讀性測試顯示資訊複雜度不同，平均可讀性分數為40.42%。雖然各類別之間可讀性無顯著差異，研究建議ChatGPT可作為醫療資訊的資源，但使用者需謹慎對待其準確性。最後以4級證據評級顯示中等可靠性。 PubMed DOI