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這篇系統性文獻回顧探討了人工智慧(AI)在耳鼻喉科的應用,分析了AI演算法在預測和檢測耳鼻喉疾病的研究,並強調其有效性和面臨的挑戰。研究從多個知名數據庫中選取2018至2024年的資料,最終回顧了27篇研究,發現62.5%的研究在疾病預測上有效。結果顯示,預訓練的深度學習模型表現優於卷積神經網絡,準確率介於75%到97%之間。儘管許多模型準確率超過90%,但數據質量和變異性仍是挑戰,呼籲進一步研究以提升AI的應用效果。 PubMed DOI


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研究比較了ChatGPT對耳鼻喉科臨床案例的回應和耳鼻喉科專家的表現。透過設定情境和案例,評估了難易度,檢視了ChatGPT回答的正確性和一致性。持續測試了5天以確保穩定性。結果顯示ChatGPT在耳鼻喉診斷上有潛力,但在回答穩定性和識別臨床元素方面仍有限制。 PubMed DOI

研究發現ChatGPT在耳鼻喉科診斷、治療建議和康復指導方面表現不錯,但在手術步驟描述上有不足,缺乏關鍵細節和風險提供。ChatGPT可提供基本資訊,但無法取代耳鼻喉科醫師的臨床專業知識。為了更好地幫助醫師,需持續改進醫療人工智慧技術。 PubMed DOI

AI和ML在耳鼻喉科的應用越來越廣泛,但對耳鼻喉科醫師來說可能有點複雜。這篇文章解釋了重要概念,展示了AI在耳鼻喉科的應用,也討論了未來可能性和限制。最新研究指出,AI和ML在耳鼻喉科的各個領域都有用處,包括篩檢、診斷、預測、決策支援和工作流程改善。然而,也有一些擔憂,像是偏見、數據分享、"黑盒子"問題和可解釋性的限制。雖然AI在耳鼻喉科領域的應用目前還在研究階段,但這些工具有潛力對該領域產生重大影響。 PubMed DOI

AI在耳鼻喉科有助於提高診斷準確性,但需教育培訓。應用範圍廣泛,如預測聽力損失進展、優化慢性鼻竇炎治療。耳鼻喉科醫師需持續學習最新AI工具,處理道德問題,促進合作。培訓教育對應對AI醫療進步至關重要。 PubMed DOI

耳鼻喉科醫師可整合AI如GPT-4至臨床實務,提升效率、照護品質及研究。AI應輔助醫師,而非取代。GPT-4在耳鼻喉科臨床、照護及行政上有潛力,但需面對倫理及技術挑戰。儘管困難,GPT-4有望提升醫療品質,並隨技術進步不斷進化。 PubMed DOI

研究發現大部分義大利耳鼻喉科住院醫師知道ChatGPT,但只有少數使用於研究。儘管科學出版物參與逐漸增加,但在義大利,ChatGPT的潛力仍未被充分利用。 PubMed DOI

ChatGPT在耳鼻喉頭頸外科領域應用仍有待提升,資訊不夠完整且準確性有疑慮。雖然在診斷方面可能較為準確,但整體表現尚待加強。在科學報告、研究方案和考試方面有改善,但準確性仍有不確定性。回應穩定,但可能出現幻覺事件,尤其在提供科學參考文獻時。應用範圍有限,缺乏與其他語言模型的比較。對於分析耳鼻喉臨床圖像的能力尚未深入探討,可能激發醫師進行更多研究。 PubMed DOI

人工智慧(AI)在醫學領域,特別是耳鼻喉科,有重要影響。GPT-4 Vision(GPT-4V)結合語言處理與影像分析,提高中耳疾病診斷效率。研究顯示多模態AI方法在影像分類上表現優異,但仍需進一步優化。儘管有潛力幫助臨床決策,仍需解決數據隱私和倫理挑戰。多模態AI有助於提升耳鼻喉科診斷和病人護理,值得進一步研究。 PubMed DOI

這項研究比較了三個人工智慧平台的診斷準確性,包括ChatGPT 4.0、Google Bard和WebMD的症狀檢查工具,與耳科醫生的診斷進行對比。研究結果顯示,這些AI平台的診斷準確率偏低,ChatGPT 4.0為22.45%,Google Bard為12.24%,WebMD僅5.10%。Fleiss' kappa值顯示AI與醫生的診斷協議不佳,強調了AI在醫療領域的局限性,並指出人類專業知識在臨床診斷中的重要性。 PubMed DOI

人工智慧(AI)在聽力學的應用正在顯著改變醫療服務。本篇綜述整合了相關文獻,提供臨床醫生、研究人員及政策制定者有關AI在聽力學中的潛在好處與挑戰的資訊。從1990年到2024年,經過文獻搜尋,共找到1359篇文章,最終納入104篇,顯示該領域快速演變。AI技術已應用於自動聽力測試、影像分析及生成診斷報告,但仍面臨倫理與專業挑戰,需加強數據收集及生物倫理研究。 PubMed DOI