研究發現ChatGPT在理解中文醫學知識上表現良好，對醫學發展有潛力。測試顯示在中英文醫學數據集上，ChatGPT在準確性、口語流暢度和幻覺減少方面表現優異。GPT-4比GPT-3.5更出色，尤其在出院摘要邏輯和團體學習方面，符合中國臨床醫學研究生課程標準。儘管挑戰重重，ChatGPT有望推動醫學人工智慧的發展。 PubMed DOI

人工智慧，特別是ChatGPT，被提及可輔助中風患者機械溶栓的臨床判斷。杜蘭大學醫療中心研究指出，ChatGPT與醫師意見一致率為54.3%，但8.8%出現錯誤。雖然ChatGPT有潛力協助臨床判斷，但不能全然依賴。或許可提升臨床醫師工作效率。 PubMed DOI

研究發現ChatGPT語言模型在中風患者中預測功能性結果表現優異，特別是對於治療效果好、閉塞遠、時間短的患者。將這樣的人工智慧模型應用在臨床上，有助於提升中風患者的護理品質。 PubMed DOI

研究使用GPT-4語言模型，成功應用於急性中風病灶定位。模型準確處理病史和檢查文本，提供準確的臨床推理。在病灶定位方面表現優異，但偶爾出現錯誤。總結來說，GPT-4有潛力成為神經學中實用的臨床工具。 PubMed DOI

研究比較了GPT-4和GPT-3.5在提取神經放射學報告中缺血性中風患者機械溶栓術數據的表現。結果發現，GPT-4比GPT-3.5更準確，處理所有報告且無需進一步處理即可正確提取94.0％的數據項目，而GPT-3.5僅有63.9％的準確率。總結來說，GPT-4在提取正確程序數據方面更有效。 PubMed DOI

人工智慧和大型語言模型（LLMs）在醫療保健領域有應用，像是進階燒傷急救（ABLS）計畫。研究比較了三種LLMs（ChatGPT-3.5、ChatGPT-4、Google Bard）在ABLS考試中的表現，結果顯示ChatGPT-4表現最好，得分90%，比Bard好很多。LLMs在急診護理中有潛力，但應該輔助人類判斷。 PubMed DOI

研究比較了ChatGPT、GPT-3.5和GPT-4在急診科環境中的診斷能力。結果顯示，GPT-4在內科緊急情況的診斷上比GPT-3.5和住院醫師表現更好，尤其在心血管、內分泌和消化系統疾病方面。這顯示GPT-4有潛力成為急診科中有用的診斷工具。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT（GPT-3.5和GPT-4）在評估認知表現的有效性，對象包括正常認知者和中風倖存者。90名參與者接受了記憶、數字處理、語言流暢度和抽象思維的評估。主要發現顯示GPT-3.5在記憶和語言評估上與醫生的評估存在顯著差異，但透過優化方法可改善這些差異。GPT-4的表現更接近醫生評分，顯示其在認知評估中有進一步提升的潛力。整體而言，ChatGPT作為醫療評估的輔助工具顯示出潛力。 PubMed DOI

這項研究評估了人工智慧工具ChatGPT-4V在急性中風診斷中的有效性，透過分析530張MRI影像，包括266例中風和264例正常病例。主要發現顯示，ChatGPT-4V在識別中風影像的準確率為88.3%，正常影像為90.1%。在檢測擴散限制方面，準確率為79.5%，但對於受影響半球的識別僅為26.2%。總體而言，該工具的診斷敏感性為79.57%，特異性為84.87%，顯示其在中風診斷中輔助醫療專業人員的潛力。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs）在急性缺血性中風（AIS）患者的手術記錄中提取數據的有效性。分析了382份手術記錄，重點在30份，以指導LLMs提取關鍵特徵。六種LLMs的表現良好，平均準確率達95.09%，整體準確率為78.05%。GLM4和GPT-4在進階特徵提取上表現突出，準確率分別為84.03%和82.20%。LLMs的數據處理速度也顯著快於醫師，顯示出在AIS治療中改善臨床數據管理的潛力。 PubMed DOI