研究發現ChatGPT在回答甲狀腺問題上比專家更快速、更詳細，獲得患者和醫師高度評價。然而，對於複雜問題仍需進一步研究。 PubMed DOI

研究評估大型語言模型對自閉症患者回應的效果，發現醫師回應更準確實用，而LLMs在同理心表現較佳。在將LLMs應用到臨床前，還需進一步研究和改進。 PubMed DOI

研究評估了大型語言模型在醫療保健領域的應用，尤其是在改善患者護理方面。使用MIMIC-III數據庫的電子健康記錄，測試了這些模型在識別特定疾病患者方面的效能。GPT-4在辨識COPD、CKD、PBC和Cancer Cachexia患者方面表現優異，而ChatGPT和LLaMA3則稍遜。儘管LLMs有潛力，但在臨床應用前仍需解決錯誤、解釋不足和倫理問題。進一步研究將有助於提升模型訓練和設計，以更好地應用於醫療保健。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs），特別是ChatGPT-3.5和New Bing Chat，在模擬醫生角色管理甲狀腺結節的表現。研究中提出145個病人的問題，並與初級醫生和資深醫生的回答進行比較。結果顯示，這兩個LLMs在某些問題上表現接近初級醫生，但整體準確性較低。雖然ChatGPT-3.5在特定問題上表現較好，但New Bing Chat在甲狀腺結節的決策準確性較高。總體而言，這些LLMs尚未達到人類醫生的臨床決策能力。 PubMed DOI

近年來，大型語言模型（LLMs）已被應用於醫療領域，特別是在前列腺癌的病患溝通上。我們的研究評估了三種LLM的效果，包括ChatGPT（3.5）、Gemini（Pro）和Co-Pilot（免費版），並與官方的羅馬尼亞前列腺癌病患指南進行比較。透過隨機和盲測，八位醫療專業人員根據準確性、及時性、全面性和使用友好性進行評估。結果顯示，LLM，尤其是ChatGPT，通常提供比指南更準確且友好的資訊，顯示出其在改善醫療溝通上的潛力。不過，不同模型的表現差異也顯示出需要量身定制的實施策略。 PubMed DOI

這項研究探討了大型語言模型（LLMs），特別是ChatGPT-4.0，對於三級醫療機構病人投訴的回應效果。研究比較了ChatGPT與病人關係部門的回應，結果顯示87.2%到97.3%的受訪者更偏好ChatGPT的回應，且其在適當性、同理心等方面得分較高。ChatGPT的回應平均較長，且與高得分有關。研究顯示，ChatGPT能有效提升病人投訴的解決效果，未來可進一步探討AI在醫療系統中的應用潛力。 PubMed DOI

這項研究比較了兩個人工智慧模型，ChatGPT-4.0 和 Llama 2，在甲狀腺癌診斷與治療的臨床決策輔助上。研究者根據NCCN指引，從58頁中提出167個問題，並標準化詢問這兩個模型。結果顯示，兩者在整體得分和準確性上並無顯著差異，顯示出有限但相似的能力來協助甲狀腺癌的管理。 PubMed DOI

這項研究評估了AI聊天機器人，特別是ChatGPT和Google Bard在提供前列腺癌教育資訊的表現。研究發現，所有大型語言模型的準確性相似，但ChatGPT-3.5在一般知識上表現優異。ChatGPT-4的回答則更全面，而Bard的回答最易讀，獲得最高的易讀性分數。總體來說，這些AI模型雖無法取代醫療專業人員，但能有效協助病人了解前列腺癌的相關知識。 PubMed DOI

這項研究比較了AI語言模型ChatGPT與專家醫生在健康建議的有效性和安全性。研究涵蓋100個健康問題，結果顯示： 1. **同理心與實用性**：患者認為ChatGPT在同理心（4.18對2.7）和實用性（4.04對2.98）上表現更佳。 2. **正確性**：ChatGPT的正確性得分（4.51對3.55）也優於專家。 3. **潛在危害**：專家指出AI的有害建議比例較低，但患者對這些風險的認知不足。 4. **性別差異**：女性對同理心的評價高於男性。 總體而言，ChatGPT在協助患者解決健康問題上表現出色，但患者需謹慎識別潛在風險。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs），如ChatGPT和Gemini，對黑色素瘤病人問題的回答效果，並與荷蘭的病人資訊資源（PIRs）比較。結果顯示，ChatGPT-3.5在準確性上表現最佳，而Gemini在完整性、個人化和可讀性方面優秀。荷蘭的PIRs在準確性和完整性上表現穩定，某網站在個人化和可讀性上特別強。整體來看，LLMs在大多數領域超越PIRs，但準確性仍需加強，且LLM的可重複性隨時間下降。研究強調，LLMs需提升準確性和可重複性，才能有效取代或補充傳統PIRs。 PubMed DOI