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這項研究評估了四款人工智慧聊天機器人對心肺復甦術(CPR)的回應質量,包括ChatGPT-3.5、Google Bard、Google Gemini和Perplexity。研究人員提出100個常見問題,獲得400個回應,並用修改版的DISCERN問卷及其他指標評估其質量。結果顯示,所有機器人的回應可讀性均超過六年級,其中Bard最佳,ChatGPT-3.5最難閱讀。研究指出,提升病人教育材料的質量和可讀性,可能有助於提高理解能力及病人存活率。 PubMed DOI


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最新科技的聊天機器人或許能提供心臟病發作的急救建議,但研究發現,來自不同國家的機器人回應品質不盡相同,且常缺乏關鍵救命指示,有時還會提供矛盾或不必要的資訊。因此,目前聊天機器人在急救資訊上仍不夠可靠,需要更多研究和改進。 PubMed DOI

研究發現ChatGPT回答心臟骤停問題得到好評,但專業人士認為整體價值和全面性稍嫌不足。在心肺复苏問題上表現較差,也較難懂。總結來說,ChatGPT提供有用的心臟骤停資訊,但在心肺复苏方面還有進步空間。建議未來監控ChatGPT等大型語言模型在醫療內容生成上的表現。 PubMed DOI

研究比較了不同AI聊天機器人在正顎手術中的表現,結果顯示回答品質高、可靠性佳,但易讀性需高學歷。ChatGPT-4有創意,OpenEvidence則回答相似。儘管聊天機器人提供高品質答案,仍建議諮詢專業醫師。 PubMed DOI

研究比較了ChatGPT、Bard和perplexity對硬腦膜下血腫問題的回答品質、可靠性和易讀性。結果顯示,這些回答有點難懂,但Bard的回答比其他兩個更容易看懂。總的來說,Bard的表現最好,perplexity在某些特定情況下也不錯。這三個聊天機器人的回答都比較高級,適合用來教育患者。 PubMed DOI

研究比較了AI聊天機器人在心臟病學領域的表現,發現ChatGPT 4.0的準確率最高,Bing次之,Bard最低。ChatGPT在各個心臟病學主題上表現都很好。研究指出ChatGPT 4.0可作為心臟病學教育的重要資源,但也提醒要持續評估和改進Bard等機器人,確保醫學知識的準確性。 PubMed DOI

這項研究評估了五個聊天機器人(A、B、C、D、E)在提供心臟病學、腫瘤學和銀屑病資訊的表現。主要發現包括:聊天機器人C的回應最短,A的回應最長;可讀性分數從D的16.3到A的39.8不等,顯示可讀性差異;Gunning Fog指數顯示理解文本所需的教育程度範圍廣;Dale-Chall分數則反映詞彙熟悉度。總體來說,雖然這些聊天機器人能提供可靠資訊,但回應的長度、質量和可讀性差異顯著,使用者應謹慎驗證資訊。 PubMed DOI

這項研究評估了四款熱門AI聊天機器人(ChatGPT、Microsoft Copilot、Google Gemini和Meta AI)提供的心臟導管插入術病人教育材料的可讀性。研究發現,這些聊天機器人的平均可讀性分數為40.2,顯示閱讀難度較高,年級水平從Meta AI的9.6到ChatGPT的14.8不等,皆高於建議的六年級水平。Meta AI的回應最簡單,而ChatGPT則最複雜。雖然這些AI能回答醫療問題,但可讀性可能不適合所有病人。 PubMed DOI

這項研究全面評估了多款AI聊天機器人(如ChatGPT®、Bard®、Gemini®、Copilot®和Perplexity®)生成的醫療資訊的可讀性和質量。結果顯示,Bard®的可讀性最佳,而Gemini®最難閱讀。所有聊天機器人的回應都超過了建議的六年級閱讀水平,顯示病人教育材料的可及性需改進。雖然Perplexity®在質量評估中得分最高,但Gemini®的整體質量得分最佳。這強調了確保AI生成的健康資訊既易讀又高質量的重要性,以有效教育病人。 PubMed DOI

您的研究強調病人教育在心臟衰竭管理中的重要性,並探討像ChatGPT這樣的AI聊天機器人的潛力。您比較了ChatGPT的回應與頂尖心臟病學機構的教育材料,評估了可讀性和可行性。 研究發現,雖然ChatGPT的回應較長且複雜,但可讀性得分仍具競爭力。然而,其可行性得分較低,顯示資訊雖全面,但對病人來說應用不易。 這項研究強調AI在病人教育中的潛力,但也指出需進一步研究以提升這些工具的可靠性和有效性,才能被認可為可信資源。整體而言,您的工作為技術與醫療教育的交集提供了重要見解。 PubMed DOI

這篇文章探討了人工智慧語言模型,特別是ChatGPT和ChatSonic在醫療領域的應用,針對病人高血壓問題進行比較。研究使用全球質量評估標準和修訂版DISCERN量表,於2023年10月進行,持續一個月,向兩個AI模型提出十個高血壓相關問題,並由兩位內科醫師評估其回應。結果顯示回應質量和可靠性有差異,評估者之間共識程度低,強調在醫療環境中持續監控和驗證AI資訊的重要性。 PubMed DOI