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骨科醫生對人工智慧(AI)的潛力越來越感興趣,特別是在2022年ChatGPT發布後,許多文章探討大型語言模型(LLMs)在骨科的應用。雖然研究顯示這些模型在處理骨科主題時的準確性不錯,但大多數研究重複性高,未能探索新領域。LLMs在數據處理和模式識別上表現優異,應鼓勵創意思考,尋找AI的新應用,以提升病患護理。期刊應支持這些創新研究,發掘AI如何改變骨科實踐,改善病患治療結果。 PubMed DOI


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醫療保健領域正透過AI和ML不斷進步,物理治療師正經歷重大轉變。AI是創新機會,非威脅。LLMs如ChatGPT和BioMedLM提供人類般表現,但在物理治療中面臨準確性挑戰。物理治療師可從訓練LLMs中受益,簡化任務、全球連結和個人化治療。觸感和創造力仍重要。強調治療師參與AI模型塑造,重視道德使用和人類監督,將AI視為合作夥伴,確保數據準確性,解決挑戰。 PubMed DOI

大型語言模型是一種人工智慧,擅長處理和生成自然語言文本。它們在骨科領域具有潛在的臨床、研究和教育應用價值,但其發展必須優先考慮患者安全和高標準。與使用這些模型相關的問題包括方法論、道德和監管問題。骨科醫師應該瞭解這些爭議,並倡導使大型語言模型與患者和照護者的優先事項保持一致。 PubMed DOI

生成式人工智慧(AI)將顛覆骨科護理,透過數據分析提升診斷準確性、治療計畫及病人管理。與傳統AI不同,生成式AI能根據特定提示為醫生提供相關資訊,並自動化文獻回顧、簡化流程及預測健康結果。 有效的提示設計對優化大型語言模型(LLMs)至關重要,能確保AI輸出的準確性,並促進臨床倫理決策。醫生應了解LLMs的限制,如令牌數量及生成不準確資訊的風險,這對於有效運用生成式AI及處理倫理問題非常重要。 PubMed DOI

AI技術,特別是像ChatGPT這樣的大型語言模型,近來在醫療領域引發了許多研究,評估其回答病人問題的有效性。雖然研究顯示這些模型能提供可靠資訊,但也揭示了其限制。這引發了對「閃亮物體」症候群的擔憂,讓人們忽略了AI在臨床實踐中的實際應用。許多研究重複確認AI的能力,而非探索能改善病人照護的創新案例,這可能導致進展停滯。專家應引導研究朝向能真正改變病人照護的應用,而非僅僅追求新奇。 PubMed DOI

這篇綜述探討大型語言模型(LLMs)在骨科的應用,指出它們在解決相關挑戰上的潛力。研究分析了2014年1月至2024年2月間的68項相關研究,主要集中在臨床實踐。結果顯示,LLMs的準確率差異很大,診斷準確率從55%到93%不等,ChatGPT在疾病分類中的準確率範圍更是從2%到100%。雖然LLMs的表現令人鼓舞,但預計不會取代骨科專業人員,反而可作為提升臨床效率的工具。呼籲進行更多高品質的臨床試驗,以了解其最佳應用。 PubMed DOI

這篇文章探討了人工智慧的興起,特別是大型語言模型(LLMs)對各領域的影響,尤其是在醫學上。像ChatGPT和Bard這類模型,透過大量文本數據訓練,能生成回應,並在科學研究中協助處理醫療數據、診斷及撰寫學術材料。文章也提到LLMs的未來潛力、應用挑戰,以及監控使用以確保道德和有效實施的重要性。 PubMed DOI

這項研究探討了生成式人工智慧,特別是ChatGPT,對骨科文獻的影響,分析了AI生成文章的普遍性、AI檢測器的準確性,以及文章特徵與被判定為AI生成的可能性之間的關係。研究分析了240篇2023年後的骨科期刊文章,並發現AI檢測器能有效識別AI生成內容,但有些檢測器表現不佳。雖然AI生成文本的比例略有增加,但與期刊、文章類型或提交時間等因素並無一致關聯。結論強調需謹慎監督以維護研究完整性,並進一步發展AI檢測工具。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)是先進的人工智慧系統,能生成多種內容,應用於醫療保健的病人護理、工作流程、溝通等領域。它們能簡化文檔、改善病人溝通及協助診斷。然而,使用 LLMs 也帶來風險,如錯誤可能影響病人結果,特別是偏見和倫理問題。為了應對這些挑戰,針對特定任務設計的定制 LLMs,透過精心策劃的訓練數據來減少偏見,並採用提示工程、檢索增強生成等方法提升效能。 PubMed DOI

人工智慧(AI)正顯著提升骨科研究,簡化學術流程、改善證據整合,並提供先進數據分析工具。像ChatGPT和GPT-4等生成式AI,以及Consensus和SciSpace等專門平台,幫助研究人員精煉搜尋、增強文獻回顧和執行複雜統計分析。這些技術促進大型數據集的解讀,節省時間並提高效率。對骨科住院醫師而言,AI改善了學習經驗,並促進研究活動的獨立性。本文探討AI在骨科研究中的應用及相關倫理挑戰。 PubMed DOI

人工智慧(AI)和語言學習模型(LLMs)如ChatGPT和Gemini,正被臨床醫生和病人用於臨床決策。雖然這些工具能迅速提供資訊,但對循證指南的遵循性不佳,引發擔憂。針對骨科領域開發專門的LLMs,利用經過驗證的文獻資料庫,或許能改善輸入數據的質量。不過,這些模型仍可能面臨選擇偏誤及文獻品質不足的問題。此外,使用者的健康素養也可能有限。雖然LLMs是重要進步,仍需持續評估和改進,AI應視為補充臨床判斷的資源,而非取代。 PubMed DOI