這篇論文討論了如何透過先進的人工智慧，特別是ChatGPT，來協助醫療專業人員改善罕見和複雜疾病的診斷和治療。它探討了在醫療保健領域使用人工智慧以提升患者結果和醫療系統效能的潛在應用、限制和道德考量。 PubMed DOI

AGI技術如GPT-4和SAM已經在放射腫瘤學領域帶來革新，提升了治療效率和準確性。雖然AGI能提供個人化治療，但人類專業知識仍然不可或缺。本文探討如何有效運用臨床數據，讓AGI更好地增進患者護理品質。 PubMed DOI

討論了生成式人工智慧在醫學診斷中的應用，包括支援訪談、協助鑑別診斷和強化臨床推理。雖然GAI有助於轉換患者描述為圖像和提供診斷，但也有風險，如產生錯誤資訊。整合GAI與人類決策可提升診斷速度和正確性，未來應該強調結合人類診斷推理，增進而非取代醫療專業知識。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT在神經學診斷中的輔助潛力。研究人員使用神經學專家的合成數據，評估ChatGPT對各種神經疾病的診斷準確性。結果顯示，ChatGPT的準確率介於68.5%到83.83%之間，與專家神經科醫生的81.66%相當，且高於一般醫生的57.15%。這顯示人工智慧工具如ChatGPT有助於提升臨床診斷的準確性，特別是在神經學領域，未來有望改善醫療實踐和診斷過程。 PubMed DOI

這篇評論探討大型人工通用智慧（AGI）模型，特別是大型語言模型（LLMs）在醫學影像及醫療保健的應用。雖然AGI模型在一般任務上表現不錯，但在醫學領域的複雜性上卻面臨挑戰。文章提供了LLMs和AGI的特徵與技術概述，討論它們在醫學影像中的應用及潛力，並指出所面臨的挑戰。此外，還強調未來的研究方向，旨在全面了解AGI對醫療保健和醫學影像的影響。 PubMed DOI

阿茲海默症及相關癡呆症的漏診問題可能會影響及時介入，增加醫療成本。為了解決這個問題，開發了名為Decipher-AI的人工智慧演算法，能篩檢初級醫療患者是否有未診斷的認知障礙。這個演算法結合了大型語言模型和電子健康紀錄，預測認知障礙的可能性，AUC值達0.98。測試結果顯示AUC為0.80，敏感度0.75，特異度0.68，但對75歲以下及弱勢社區患者的效果較差。研究強調了改善篩檢的潛力，並需解決社會人口差異問題。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4在解答阿茲海默症相關問題的有效性，指出AI在臨床初步資訊收集中的應用逐漸增加，但也對其準確性和可靠性表示擔憂。研究使用DISCERN和AGREE II評分框架，由兩位神經科醫生盲評ChatGPT-4的回答，結果顯示其準確性中等，AGREE平均分為2.27/7，DISCERN為2.14/5。雖然ChatGPT-4在神經學資訊上有潛力，但醫療專業人員應謹慎使用，並強調公眾需了解AI的限制與適當應用。 PubMed DOI

癡呆症的診斷在全球醫療中面臨挑戰，主要因為其複雜性及電子健康紀錄的不一致性。傳統診斷方法可能會漏掉或錯誤識別病例，因此需要改進工具。本研究探討人工智慧（AI）及大型語言模型（LLMs）在提升癡呆症檢測的潛力。研究結果顯示，使用GPT-4的患者紀錄聚合方法達到最高準確率0.86，顯示大型語言模型能顯著改善癡呆症診斷的準確性，優於傳統方法。 PubMed DOI

這項研究探討了人工智慧工具，特別是ChatGPT和Google的Gemini，在協助醫療專業人員評估懷疑神經遺傳疾病患者的表現。研究中提出了九十個問題，涵蓋臨床診斷和遺傳風險等主題。結果顯示，ChatGPT的準確性優於Gemini，但兩者都存在診斷不準確和虛假信息的問題。雖然這些AI工具在支持臨床醫生方面有潛力，但使用時需謹慎，並應與專業醫生合作，以確保評估的可靠性。 PubMed DOI

阿茲海默症是一種漸進性的神經系統疾病，影響全球數百萬人，導致認知能力下降和記憶喪失。傳統診斷方法難以早期檢測。本研究提出一種新方法，結合自然語言處理和大型語言模型，利用GenBERT來識別阿茲海默症的生物標記。透過整合臨床數據，GenBERT在早期預測方面表現優異，準確率達98.30%，並顯示出高敏感性和特異性，為阿茲海默症的早期診斷提供了可靠工具，可能改變未來的檢測與治療策略。 PubMed DOI