研究發現大型語言模型（LLMs）在回答放射腫瘤學物理問題上有應用價值。ChatGPT（GPT-4）在演繹推理能力方面表現優異，但合作的醫學物理師團隊仍可超越其。LLMs有助於放射腫瘤學專家，值得進一步探討。 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

研究比較四個大型語言模型（LLMs）與專家醫師在協助精準腫瘤學臨床決策的表現。LLMs提供更多治療方案，但品質和可信度不如專家。然而，部分LLMs提出的治療方案獲得委員會認可。研究建議LLMs可提供協助，但無法取代人類專家。 PubMed DOI

LLMs在放射腫瘤學患者溝通方面有潛力，但需要進一步研究。一項評估顯示LLM在正確性、完整性和簡潔性方面表現良好，並幾乎沒有危害風險。儘管LLM的回應水準高，仍需進行再訓練，但對放射腫瘤學等醫學領域的患者查詢有價值。 PubMed DOI

研究比較三款大型語言模型在乳癌臨床上的表現，結果指出GPT-4.0在反饋質量、相關性和應用性方面表現最佳，勝過GPT-3.5和Claude2。GPT-4.0提供更詳盡的反饋，在各臨床領域表現優異，尤其在心理社會支持和治療決策方面。研究強調LLMs的潛力，特別是GPT-4.0，在乳癌臨床應用上的重要性，並呼籲在醫療環境中持續優化和評估準確性。 PubMed DOI

研究比較五種大型語言模型對乳腺癌治療建議的一致性，發現GPT4與腫瘤委員會最符合，其次是GPT3.5、Llama2和Bard。GPT4在放射治療方面表現一致，但在基因檢測建議上有差異。研究指出，大型語言模型應用於臨床前，仍需進一步技術和方法改進。 PubMed DOI

研究比較了大型語言模型（LLMs）在臨床案例診斷上的表現，發現GPT4比GPT3.5更準確且提供更專業的診斷列表。然而，兩者仍有可能漏掉最可能的診斷。研究建議LLMs像GPT4可擴展診斷考慮範圍，但需改進以更符合疾病發生率和文獻。 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

這項研究探討了大型語言模型（LLMs），特別是ChatGPT-4.0，對於三級醫療機構病人投訴的回應效果。研究比較了ChatGPT與病人關係部門的回應，結果顯示87.2%到97.3%的受訪者更偏好ChatGPT的回應，且其在適當性、同理心等方面得分較高。ChatGPT的回應平均較長，且與高得分有關。研究顯示，ChatGPT能有效提升病人投訴的解決效果，未來可進一步探討AI在醫療系統中的應用潛力。 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