研究比較了患者對風濕病問題的大型語言模型（LLM）聊天機器人和醫師回答的評價。結果顯示，患者認為兩者在詳細度和易讀性上沒有太大差異。但風濕病專家卻認為AI回答在詳細度、易讀性和準確性上比醫師回答差。患者和醫師對AI回答的喜好有所不同，患者更難分辨AI生成的答案。總結來說，患者對AI回答的看法與醫師相似，但風濕病專家則認為AI回答表現較差。 PubMed DOI

眼科護理中，LLMs像ChatGPT引起關注。研究指出在病人資訊、臨床診斷和眼科問題上有幫助。LLM表現受到迭代、提示和領域的影響。ChatGPT-4在眼科考試、症狀分類和提供資訊方面表現良好。LLMs有潛力，但在專業領域表現不盡理想。需要進一步研究，不可完全依賴人工智慧。設定標準並評估LLMs在臨床環境中的成功應用至關重要。 PubMed DOI

人工智慧語言模型被研究應用在教育、學術和臨床領域，顯示可解答醫學問題，對醫學教育有幫助。研究發現ChatGPT在回答問題上表現準確，但在生成文章時有錯誤。雖然在醫療上有潛力，但仍需監督因應潛在錯誤和能力限制。 PubMed DOI

AI在醫療保健領域發揮重要作用，像ChatGPT-4和Microsoft Bing展現出強大的文字生成和搜索能力。研究探討AI是否能獨立寫學術論文，著重於內容相關性、準確性、清晰度和語氣。ChatGPT-4表現出更深入見解和準確引用，而Microsoft Bing提供簡潔概述。結合兩者或許能增進學術支持，但研究者需批判性評估AI輸出以維護學術誠信。 PubMed DOI

這項研究評估了 ChatGPT 和 Google Bard 兩個大型語言模型在婦科癌症管理問題上的表現。結果顯示，這兩個模型對於一些常見問題的回答大多準確，如子宮頸癌篩檢和 BRCA 相關問題。然而，面對更複雜的案例時，它們的表現較差，常缺乏對地區指導方針的了解。儘管如此，這些模型仍能提供病人和照護者在管理和後續步驟上的實用建議。結論指出，LLMs 雖無法取代專業醫療建議，但可作為輔助工具，提供資訊和支持。 PubMed DOI

人工智慧（AI），特別是像ChatGPT這樣的大型語言模型，在醫療保健中扮演著重要角色。雖然它們能提升行政效率並協助醫療人員，但不應取代醫生的關鍵職能。AI應該與醫生合作，處理數據管理和病患溝通，讓醫生專注於診斷和決策。 對於監管和風險管理的擔憂是合理的，因為缺乏監督的AI使用可能導致誤診或病患照護不足。因此，應用AI時必須重視透明度和安全性，增強人類專業知識，而非取而代之。 最終，AI在醫學中的最佳使用方式是建立夥伴關係，讓技術輔助醫療專業人員，改善病患結果並簡化流程。 PubMed DOI

自1950年代以來，人工智慧（AI）在腸胃病學上取得了顯著進展，特別是大型語言模型（LLMs）如ChatGPT的出現。這些模型能生成類似人類的文本，並有潛力改善診斷、治療和病患溝通等方面。 優勢包括加速診斷、個性化護理、增強教育和決策支持。然而，挑戰也不少，如AI理解能力有限、數據偏見和隱私問題等。未來，LLMs的發展需依賴於數據分析能力，並需醫療專業人員與AI開發者的合作，以提升病患護理品質。 PubMed DOI

目前的研究主要探討ChatGPT在模擬病人詢問中的準確性，但對於其在醫療領域的廣泛應用卻缺乏深入研究。大多數研究重複相似實驗，限制了進展。要讓ChatGPT在醫療上發揮真正影響，需解決病人照護中的挑戰，如行政負擔和病人溝通等。建議建立一個結構化框架，包含問題識別、績效指標、跨領域合作、政策發展、財務支持及績效評估，以促進人工智慧的創新應用，改善醫療服務與病人結果。 PubMed DOI

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

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