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本研究評估了ChatGPT在老年人髖部骨折管理方面的表現,基於美國骨科醫學會的指導方針。使用19項陳述進行測試,結果顯示其準確率分別為0.684、0.579和0.632,精確率則為0.740、0.737和0.718,顯示中等一致性。雖然ChatGPT能提供相關指導,但準確性仍有待加強,且幻覺現象是主要限制。未來應探討如何有效利用ChatGPT作為病人教育工具。 PubMed DOI


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研究指出,在骨科手術中使用AI工具ChatGPT時,雖然能提供相關回答,但有時也會給出不適當的答案。這顯示了在臨床實務中應用ChatGPT的潛力與限制,強調了在醫療領域使用AI工具需謹慎驗證與整合。未來需進一步研究並加強臨床醫師培訓,以確保像ChatGPT這樣的AI工具在臨床決策中的安全可靠性。 PubMed DOI

人工智慧進步,如ChatGPT和Bard,可生成回應。研究比較它們對骨關節炎治療的指引,符合率分別為80%和60%。有時會推薦不推薦治療方法,但引用研究時30%不準確。總而言之,這些AI模型不總符合醫學指南,使用時應謹慎。 PubMed DOI

急性髖部骨折對公共健康,特別是老年人,造成重大挑戰。本研究評估ChatGPT-4.0在提供骨折治療建議的準確性,並與美國骨科醫學會(AAOS)的標準進行比較。結果顯示,ChatGPT-4.0的評分與AAOS有正相關,但在長髖髓釘的評估上存在顯著差異,且高估了全髖關節置換等治療的適當性。總體而言,ChatGPT-4.0在急性髖部骨折治療建議上不完全可靠,需進一步改進以符合醫療指導方針,提升病人治療效果。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型(LLMs),如ChatGPT和Gemini,在提供小兒骨科疾病建議的可靠性,並參考了美國骨科醫學會(AAOS)的指導方針。結果顯示,ChatGPT和Gemini的符合率分別為67%和69%,差異不大。值得注意的是,ChatGPT沒有引用任何研究,而Gemini則參考了16項研究,但大多數存在錯誤或不一致。總體來看,這些模型雖然在某程度上符合指導方針,但仍有許多中立或不正確的陳述,顯示醫療AI模型需改進與提高透明度。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4在生成骨科疾病治療建議的有效性,並與美國骨科醫學會的指導方針及醫師計畫進行比較。主要發現包括: 1. ChatGPT-4的建議與AAOS指導方針一致性達90%。 2. 與主治醫師的建議一致性為78%。 3. 在骨折及關節炎案例中表現優異,但腕管綜合症表現不佳。 4. 不一致主要出現在腕管綜合症及其他特定損傷。 5. 雖然ChatGPT-4能提供準確建議,但在考量患者特定因素時仍需醫師的批判性評估。 總之,ChatGPT-4在骨科治療中具輔助潛力,但需專業監督。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在回答股骨髖臼撞擊症(FAI)及關節鏡髖關節手術相關問題的準確性,並比較了免費版(ChatGPT-3.5)和付費版(ChatGPT-4)。研究中提出十二個常見問題,由三位髖關節鏡外科醫生進行評分。結果顯示,ChatGPT-3.5的中位數準確性為2,ChatGPT-4為1.5,且兩者之間的表現差異不顯著。整體而言,兩個版本的回答大多準確,但因準確性變異及研究效能低,建議在實施時需謹慎,並進一步評估。 PubMed DOI

這項研究評估了三款AI聊天機器人(ChatGPT-4.0、ChatGPT-3.5和Google Gemini)在美國骨科醫學會針對小兒肱骨上髁骨折和股骨幹骨折的建議中的準確性。結果顯示,ChatGPT-4.0和Google Gemini的準確率較高,分別為11項和9項建議。雖然所有機器人都提供了補充資訊,但修改需求各異,且可讀性方面Google Gemini表現較佳。整體而言,這些工具在小兒骨科病人教育上仍需改進。 PubMed DOI

隨著人工智慧和機器學習的進步,像ChatGPT這樣的工具對現代醫學和病人教育產生影響。本研究評估了ChatGPT對全膝關節置換術(TKA)和全髖關節置換術(THA)術前問題的回答有效性。結果顯示,ChatGPT引用的109個來源中,只有36%是準確的,且大多數來源的出版時間集中在2011至2015年。雖然其準確性評分為4.4/6,但引用不準確文獻的比例高達64.22%。因此,使用ChatGPT進行醫學查詢時需謹慎。 PubMed DOI

本研究探討生成預訓練變壓器(ChatGPT)在放射影像中分類股骨轉子周圍骨折的準確性。研究結果顯示,ChatGPT能根據修訂的AO/OTA分類系統將骨折分為穩定(A1)和不穩定(A2),其分類一致性(κ = 0.420)與骨科醫生相似,顯示中等可靠性。這表明ChatGPT可有效整合進臨床工作流程,並在數據收集上需求較低,對醫療應用具潛力。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4o在遠端橈骨骨折治療適當性評分的準確性,並與美國骨科醫學會的指導方針進行比較。分析了240個病人情境,考量骨折類型、受傷機制及病人健康狀況。主要發現顯示,對於不同治療選項的評分誤差不一,掌側鎖定板的誤差最小,而背側鋼板的誤差最大。雖然某些治療方法之間有正相關,但整體上ChatGPT-4o偏向保守治療,這引發了對其在醫療建議可靠性上的疑慮。 PubMed DOI