原始文章

這項研究評估了多種人工智慧模型在台灣急診醫學專科考試中的表現,包括ChatGPT-3.5、GPT-4、自訂GPT和GPT-4o。共施測200道單選題,結果顯示GPT-4o以138題的正確率最高,接著是自訂GPT的119題、GPT-4的105題和GPT-3.5的77題。統計分析顯示GPT-4o優於GPT-4,GPT-4又優於GPT-3.5,自訂GPT則優於GPT-4但不及GPT-4o。研究強調大型語言模型在醫學教育中的潛力,並指出其在考試準備和資訊提供上的優勢。 PubMed DOI


站上相關主題文章列表

研究比較了ChatGPT的GPT-3.5和GPT-4模型在解答韓國外科醫師考試問題時的表現,結果顯示GPT-4準確率高達76.4%,明顯勝過GPT-3.5的46.8%。GPT-4在各專業領域都表現穩定,但仍需搭配人類專業知識和判斷力。 PubMed DOI

研究發現ChatGPT在理解中文醫學知識上表現良好,對醫學發展有潛力。測試顯示在中英文醫學數據集上,ChatGPT在準確性、口語流暢度和幻覺減少方面表現優異。GPT-4比GPT-3.5更出色,尤其在出院摘要邏輯和團體學習方面,符合中國臨床醫學研究生課程標準。儘管挑戰重重,ChatGPT有望推動醫學人工智慧的發展。 PubMed DOI

對於像ChatGPT這樣的大型語言模型(LLMs)的興趣越來越高,未來可能應用在醫學考試上。研究發現,GPT-4在神經外科醫學委員會考試中的表現比ChatGPT好,得分更高且答對問題更多。ChatGPT在處理複雜問題時受限,但GPT-4則表現穩定。總體而言,兩者在考試中表現不錯,GPT-4明顯比ChatGPT進步。 PubMed DOI

ChatGPT是OpenAI開發的AI,擅長自然直覺回答。雖然有時會出錯,但經過訓練改進。新版GPT-4預計比GPT-3.5多40%正確回答。在英文表現優秀,現正評估其他語言的醫學資訊。在日本醫學研究中,GPT-4比GPT-3.5表現更好,正確率達81.5%。有潛力成為醫師診斷輔助工具,符合日本醫學執照考試標準。透過持續學習,ChatGPT可成為醫學專業人士的決策支援系統。 PubMed DOI

研究探討使用GPT-3.5 Turbo和GPT-4等AI模型進行骨科培訓考試。結果顯示,GPT-4在準確性和問題類型上優於GPT-3.5 Turbo,顯示AI在骨科領域有潛力。然而,目前AI無法取代骨科培訓,顯示醫學領域需要專門的AI培訓。 PubMed DOI

研究比較GPT-3.5和GPT-4在德國醫學執照考試的結果,發現GPT-4平均得分85%,比GPT-3.5表現更好。GPT-4在內外科表現優秀,但在學術研究方面稍微弱一些。研究指出,像ChatGPT這樣的人工智慧模型可以提升醫學教育和病人護理,但也提醒醫學訓練者需要具備批判性評估能力。未來需要進一步研究ChatGPT對大眾安全和準確性的影響。 PubMed DOI

這項研究回顧了ChatGPT在醫學執照考試的表現,分析了2022年1月到2024年3月間的45項研究。結果顯示,GPT-4的準確率達81%,優於GPT-3.5的58%。GPT-4在29項考試中通過26項,並在17個案例中超越醫學生。雖然翻譯問題提升了GPT-3.5的表現,但對GPT-4無影響。兩者在問題類型上表現不同,GPT-3.5在短文本問題上較佳,而開放式問題則都面臨挑戰。研究強調了GPT-4在醫學教育的潛力,但也指出準確性不一致及各國知識差異的挑戰,旨在提供教育者和政策制定者相關資訊。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在中國國家醫學執照考試中的表現,特別是GPT-3.5和GPT-4.0版本。研究發現,GPT-4.0的及格率為72.7%,明顯高於GPT-3.5的54%。此外,GPT-4.0的回答變異性較低,且在15個醫學子專科中有14個超過準確性門檻,顯示其在醫學教育和臨床實踐中的潛在應用價值。總體而言,GPT-4.0在準確性和一致性上表現更佳,值得進一步探索。 PubMed DOI

這項研究評估了GPT-4與GPT-3.5及家庭醫學住院醫師在2022年美國家庭醫學委員會考試中的表現。結果顯示,GPT-4的準確率達84%,明顯高於GPT-3.5的56%,標準分數提升410分。定性分析指出,GPT-4能整合新資訊並自我修正,展現高準確性和快速學習能力。研究強調,GPT-4在臨床決策中具潛力,同時也提醒醫生在運用人工智慧時,需具備批判性思考和終身學習的能力。 PubMed DOI

最近的研究顯示,像 ChatGPT 這樣的大型語言模型(LLMs)能有效通過美國醫學執照考試(USMLE)。本研究評估了不同版本的 ChatGPT(GPT-3.5、GPT-4 和 GPT-4 Omni)在醫學學科及臨床技能方面的表現。結果顯示,GPT-4 Omni 的準確率最高,達到90.4%,明顯超過其他版本及醫學生的平均準確率59.3%。這顯示出大型語言模型在醫學教育中的潛力,但也強調需要結構化課程來指導其整合及持續評估。 PubMed DOI