研究發現大型語言模型（LLMs）如ChatGPT-3.5、GPT-4、DermGPT和DocsGPT在製作皮膚科患者教育資料（PEMs）方面表現良好，能提供易讀易懂的資訊，且大多數情況下準確無誤。其中，GPT-4在常見和罕見疾病的解釋上表現優秀，而ChatGPT-3.5和DocsGPT在罕見疾病的說明方面更為出色。總結來說，LLMs對於提升健康知識和提供易懂的PEMs具有潛力。 PubMed DOI

研究發現使用大型語言模型（LLMs）可以提升美國FDA發布的藥物安全通訊易讀性，讓患者更容易理解。透過ChatGPT 4.0©和Gemini©等LLMs，將閱讀難度下降至六年級水準，保持準確性和重要訊息。顯示LLMs有助於簡化健康資訊，但仍需進一步研究應用在不同語言和真實情境中的患者。 PubMed DOI

這項研究評估了人工智慧生成語言模型（GLMs），特別是ChatGPT-3.5和GPT-4，如何根據病人教育水平調整醫療資訊，這對解決低健康素養問題很重要。研究使用第二型糖尿病和高血壓的案例，分析生成內容的可讀性。結果顯示，GPT-3.5的可讀性僅符合學士學位水平，而GPT-4則能適應多數群體的需求。這兩個模型在可讀性上有顯著差異，顯示GLMs能調整醫療文本的複雜性，但仍需進一步研究以提升其個性化調整能力。 PubMed DOI

這項研究評估了三個大型語言模型（LLMs）—ChatGPT-3.5、ChatGPT-4 和 Google Bard 在製作小兒白內障病人教育材料的效果。研究使用三個提示來測試模型的表現，並根據質量、可理解性、準確性和可讀性進行評估。結果顯示，所有模型的回應質量都很高，但沒有一個被認為是可行的。特別是，ChatGPT-4 生成的內容最易讀，並能有效將材料調整至六年級的閱讀水平。總體來看，ChatGPT-4 是生成高質量病人教育材料的有效工具。 PubMed DOI

這項研究評估了三個大型語言模型（LLMs）—ChatGPT-3.5、ChatGPT-4 和 Google Bard，針對特發性顱內高壓（IIH）的病人教育材料（PEMs）生成能力。使用三種提示進行評估，結果顯示所有模型都能產生高質量且準確的PEMs，但只有ChatGPT-4能生成符合六年級閱讀水平的內容，並成功重寫現有材料而不影響質量。結論是，特別是ChatGPT-4在創建高可讀性和準確性的病人教育材料方面表現優異。 PubMed DOI

這項研究評估了三種大型語言模型（LLMs）—ChatGPT-3.5、ChatGPT-4 和 Gemini Advanced—在創建和改善乾眼症患者教育材料的效果。研究人員使用了三個提示來生成新的材料和重寫現有內容。結果顯示，生成的材料質量高、易懂且準確，但內容實用性不足。重寫現有材料時，ChatGPT-4 和 Gemini Advanced 成功降低了可讀性，且誤導性資訊很少，但只有ChatGPT-4保持了高質量。整體而言，這項研究顯示大型語言模型，特別是ChatGPT-4，對提升乾眼症患者教育材料的質量和可及性具有潛力。 PubMed DOI

這項研究比較了ChatGPT和Google Gemini生成的病患教育指南，主題包括MRI檢查、乳房攝影篩檢及MR環境中的物品安全性。研究發現，ChatGPT的平均字數和句子數都高於Google Gemini，但可讀性分數顯示ChatGPT的內容更易讀。相似性分數方面，ChatGPT的分數較低，顯示其內容與現有文本的相似度較低。整體來看，雖然兩者在可靠性上相似，但在可讀性和相似性上有所不同。 PubMed DOI

這項研究探討了可獲得的醫療資訊對患者的重要性，並評估了兩個AI工具，ChatGPT和Google Gemini，針對特定醫療狀況（如深靜脈血栓、壓瘡和痔瘡）的可理解性。結果顯示，ChatGPT的內容需要較高的教育水平才能理解，且其回應與現有線上資訊相似度較高。雖然兩者在易讀性和可靠性上有差異，但統計分析未能證明哪一個工具在資訊質量上優於另一個。 PubMed DOI

這項研究探討了大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4，在製作癌症臨床試驗教育內容的潛力，旨在提升患者的理解。研究從ClinicalTrials.gov獲取知情同意書，生成簡短摘要和多選題，並透過患者調查和眾包註釋來評估其有效性。結果顯示，摘要內容可讀且具資訊性，患者認為有助於理解臨床試驗並提高參與意願。雖然多選題的準確性高，但當要求提供未明確列出的資訊時，GPT-4的準確性較低。整體而言，研究顯示GPT-4能有效生成患者友好的教育材料，但仍需人類監督以確保準確性。 PubMed DOI

這項研究回顧了大型語言模型（LLMs）在生成病人教育材料（PEMs）的應用。研究人員根據JBI指導方針，從五個資料庫中篩選出69項相關研究，並提取了21個變數，分為五個主題。主要發現包括：美國的研究最多，最常用的LLM是ChatGPT-4、3.5和Bard，大多數研究集中在評估生成回應的準確性和可讀性，只有三項研究使用外部知識庫，且大部分提示為英語。總體而言，這項回顧顯示LLMs在創建有效病人教育材料方面的潛力，並指出評估框架和多語言應用的不足。 PubMed DOI