研究發現使用ChatGPT辨識腎臟病學文獻效果不佳，僅有20%正確，許多是錯誤或不完整的。連結和DOI也有錯誤。建議不要完全依賴ChatGPT，需改進人工智慧模型。 PubMed DOI

人工智慧快速進步，尤其機器學習對腎臟病學有益。OpenAI的ChatGPT在醫療應用有潛力，但在腎臟病學查詢表現不佳。本文探討ChatGPT在腎臟病學中的潛在好處，並討論道德和法律考量。在應用前需評估和驗證。對於想運用人工智慧提供個人化腎臟病學護理的專業人員，這篇評論是寶貴資源。 PubMed DOI

研究發現OpenAI的ChatGPT在診斷腎結石時表現良好，尤其在回答各種難度問題時準確度高。經過2週後，模型學習能力明顯提升。雖然在泌尿學診斷有潛力，但仍需改進，尤其是處理複雜問題。研究建議謹慎將人工智慧應用於醫療保健領域。 PubMed DOI

研究比較了鄉村心臟病專家和GPT-4對高血壓患者的藥物建議，發現兩者意見不一致，僅有10.2%相符。可能原因包括實驗室值範圍不同、GPT-4分析不全面，以及需要更多資訊。未來應在臨床環境中進一步測試GPT-4，確保其準確性和可靠性。 PubMed DOI

研究比較了ChatGPT-3.5、ChatGPT-4和Micromedex在評估腎臟疾病患者使用非處方藥物和補充劑的安全性。結果顯示ChatGPT-4與Micromedex的一致性較高，但ChatGPT模型仍需提升準確性和可靠性，才能在醫學領域中被視為可靠的藥物資訊來源。 PubMed DOI

研究使用ChatGPT-4分析尿液數據，提供預防腎結石復發的飲食建議。模型準確度高，但處理異常數據有困難，需進一步訓練。儘管有限制，ChatGPT-4未來可提升患者護理和臨床效率。 PubMed DOI

本指南探討如何運用ChatGPT於腎臟病學，提升醫療決策與病患護理品質。優化ChatGPT對腎臟科醫師的應用是挑戰，透過設定使用者檔案和GPT-4功能，加強ChatGPT對腎臟相關問題的回應。比較思維鏈提示法和標準提示法在診斷腎源性尿崩症相關疾病的效果，並探討檢索增強生成技術在描述慢性腎臟疾病藥物干預方面的應用。思維鏈方法提供詳盡診斷過程，檢索增強生成則提供更準確的藥物選擇。整合這些技術可提升ChatGPT在腎臟學中的應用，強調在專業醫學領域中需度身訂製的人工智慧解決方案。 PubMed DOI

2022年11月，OpenAI推出的ChatGPT引起了醫學界的關注。最近研究顯示，ChatGPT-4.0在腎臟科考試中表現優於ChatGPT-3.5，正確率分別為69.84%和45.70%。研究使用了1,560個問題進行比較，結果顯示ChatGPT-4.0在13次測試中通過了11次，超過60%及格率，甚至超越了人類醫生的平均得分85.73%。雖然ChatGPT-4.0表現強勁，但人類醫生的表現仍然更佳。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4在腎臟科專業意見上的一致性，並將其回應與平台X的社群投票結果進行比較。經過兩輪測試，涵蓋271個問題，結果顯示第一輪一致性為60.2%（κ = 0.42），第二輪稍微提升至63.1%（κ = 0.46）。內部一致性高達90.4%（κ = 0.86），在穩態調節、腎結石和藥理學等領域表現較佳（κ = 0.53）。總體來看，ChatGPT-4在腎臟科的主流意見重現上有適度能力，但表現因主題而異，顯示出AI在醫療決策中的潛力與限制。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在識別腎臟科疾病的ICD-10代碼的準確性，使用了模擬案例。兩位腎臟科醫生創建了100個案例，測試了ChatGPT的3.5和4.0版本。結果顯示，3.5版本的準確率為91%，而4.0版本則高達99%。雖然3.5在第二輪下降至87%，但4.0仍維持99%。這顯示4.0在腎臟科編碼上有顯著優勢，並可能減輕醫療人員的負擔。不過，仍需注意小錯誤率，強調持續改進AI系統的重要性。 PubMed DOI