研究評估了人工智慧聊天機器人在解決神經學案例中的表現，發現在定位和診斷方面有限準確性，尤其在有額外臨床數據時。雖然在簡單案例上表現不錯，但在神經學方面表現較差。結果顯示，整合機器人到臨床神經學實踐需要專業培訓和發展。 PubMed DOI

研究發現ChatGPT Plus v4.0在診斷神經眼科疾病上的表現比ChatGPT v3.5好，準確率達82％，建議未來或可應用於臨床，協助提供準確快速的診斷，特別是在缺乏專業醫師的地區。 PubMed DOI

研究評估了基於GPT-4結構的Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT) 在神經放射學的診斷表現，使用了《美國神經放射學雜誌》中的100個案例。ChatGPT在診斷上達到50%的準確率，不同解剖位置的準確性沒有太大差異，但在大腦中樞神經系腫瘤的案例中，準確性稍微較低。 PubMed DOI

研究評估了ChatGPT在醫學診斷的表現，使用50個臨床案例。ChatGPT在結構化情境中表現準確，有時比醫師更好。它在圖像解釋上有困難，但在選擇潛在診斷方面表現優秀。研究強調了ChatGPT在臨床醫學中的潛力，並強調了補充數據和及時的工程技術對於與醫生有效互動的重要性。 PubMed DOI

研究指出，ChatGPT-4在神經腫瘤學案例中比ChatGPT-3.5表現更好。ChatGPT-4的診斷準確率為85%，治療計劃準確率為75%，明顯高於ChatGPT-3.5的65%和10%。神經外科醫生認為ChatGPT-4準確性較佳，有潛力成為神經腫瘤學的診斷工具。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在臨床神經學醫學問題回答準確度。ChatGPT在回答問題時的正確率為65.3%，在需要批判性思考的問題上準確度較低。整體表現中等，但在批判性思考和某些專業領域上表現不足。使用者應該從可靠來源驗證AI模型提供的醫學資訊。 PubMed DOI

研究指出，像ChatGPT這樣的大型語言模型對神經外科醫生在處理臨床病例時有幫助。ChatGPT 3.5和4.0在診斷方面比Perplexity AI和Bard AI更準確，前五個診斷中達到77.89%的正確率。然而，對於複雜疾病仍有挑戰。總的來說，LLMs有助於提升神經外科診斷的精準度。 PubMed DOI

像ChatGPT這樣的AI工具在臨床描述分析方面表現優異，尤其在腫瘤學和COVID-19症狀診斷上。一篇討論了ChatGPT在神經康復領域的潛力的評論指出其設計、醫學應用、自然語言處理技能和限制。研究提出案例來評估ChatGPT在臨床推理的能力，結果顯示生成式AI可協助醫師制定更有效的診斷和個人化預後策略，增進神經康復實踐。 PubMed DOI

這項研究評估了人工智慧工具ChatGPT-4V在急性中風診斷中的有效性，透過分析530張MRI影像，包括266例中風和264例正常病例。主要發現顯示，ChatGPT-4V在識別中風影像的準確率為88.3%，正常影像為90.1%。在檢測擴散限制方面，準確率為79.5%，但對於受影響半球的識別僅為26.2%。總體而言，該工具的診斷敏感性為79.57%，特異性為84.87%，顯示其在中風診斷中輔助醫療專業人員的潛力。 PubMed DOI

這篇論文探討了ChatGPT在神經外科領域作為學習工具的潛力，特別是GPT-3.5和GPT-4的進步引發了對臨床應用的興趣。文中提到ChatGPT能協助醫學執照考試及神經外科書面考試，並在創建個性化案例報告和學習材料上展現潛力。此外，它也能提升研究流程和文獻回顧的效率。不過，論文提醒使用時需謹慎，因為AI幻覺和過度依賴技術可能帶來風險。最後，強調了ChatGPT在神經外科教育中的重要角色。 PubMed DOI