社論討論AI在科學文章寫作的潛力，尤其在社論領域。作者要求 chatGPT 協助《風濕病學雜誌》寫社論，探討AI可能如何影響風濕病學家。chatGPT認為AI能輔助風濕病學家，但無法完全取代。AI已在醫學領域有應用，尤其在影像分析，未來或許有助風濕病學家撰寫文章。社論也提到了倫理考量和風濕病學家未來的角色。 PubMed DOI

自然語言處理（NLP）和大型語言模型（LLMs）如GPT因其在各個領域的應用而受到關注，包括醫療保健領域。這篇評論探討了NLP和LLMs如何影響學術生活，特別是在風濕病學領域，並討論了它們在醫療保健領域中所帶來的機遇和挑戰。 PubMed DOI

自2022年底以來，ChatGPT釋出後，大型語言模型（LLMs）有了顯著進步，被廣泛運用在各個領域。在風濕病學領域，LLMs有潛力在臨床、研究和醫學教育中協助專業人士，可能改變醫療實踐。儘管LLMs展現了個人化醫學、文件生成、數據分析和教育的潛力，但仍需克服整合工作流程、提高準確性和保障數據隱私等挑戰。風濕病學專業人士應時刻關注LLM技術對其領域的持續影響。 PubMed DOI

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

人工智慧在醫學領域被用於影像分析、疾病診斷和藥物研發等任務。ChatGPT引發了對人工智慧的新興興趣。本文旨在以簡單的術語為醫護專業人員解釋人工智慧在醫學和風濕病學中的應用。它討論了人工智慧對醫療實踐的影響，以及在風濕病學中的潛力。 PubMed DOI

智慧是人類透過經驗學習並做出有意識和無意識決定的能力。人工智慧（AI）將這種能力搬到電腦上，機器學習幫助電腦理解數據。深度學習透過人工神經網絡學習圖像和視頻。大型語言模型像變壓器結合自我學習和深度學習。在風濕病學中，人工智慧可協助診斷、分析醫學影像、預測疾病惡化、識別疾病預後標誌和自動化行政任務，改變醫療保健和研究。儘管面臨道德挑戰，但風濕病學中人工智慧的廣泛應用是不可避免的，具有巨大潛力。 PubMed DOI

這項研究調查了頂尖醫學期刊的通訊作者對人工智慧（AI）在研究中的看法。研究於2023年7月至9月進行，針對2022年在15本醫學期刊發表的作者進行線上調查，共有236名受訪者納入分析。結果顯示，40.6%的研究者對AI有中等熟悉度，79.0%認為AI將對未來研究產生重大影響。儘管許多作者缺乏正式訓練，仍開始使用AI進行改寫和校對等任務。研究建議應加強AI訓練及建立指導方針，以更有效地應用於研究中。 PubMed DOI

這項研究評估了兩個人工智慧模型，ChatGPT-4o 和 Google Gemini，在風濕病學考試問題上的表現。分析了420個問題，結果顯示ChatGPT-4o的準確率為86.9%，遠高於Google Gemini的60.2%。重複詢問相同問題時，ChatGPT-4o的準確率維持在86.7%。研究指出，ChatGPT-4o在基礎與臨床科學、骨關節炎及類風濕性關節炎方面表現優異，顯示人工智慧在臨床環境中的潛力，未來應探索更多真實臨床情境。 PubMed DOI

這篇系統性回顧探討了自然語言處理（NLP）和大型語言模型（LLMs）在風濕病學的應用，特別是在分析非結構化臨床文本方面的成效，能提升疾病檢測、診斷及病人管理。研究從1491篇文章中篩選出35項，著重於NLP模型的原創研究。結果顯示，這些模型在識別類風濕性關節炎、脊椎關節炎及痛風等疾病上準確性高，並在疾病管理及預測方面展現潛力。不過，仍需進一步研究以應用於罕見及複雜疾病，並克服現有限制，以便更好地融入臨床實踐。 PubMed DOI

目前風濕病學面臨醫療人力短缺，隨著老年患者增加和成本上升，護理差距愈加明顯。數位健康技術（DHTs）的進展為改善這一情況提供了新機會，但整合到臨床實踐中仍有挑戰。本文探討DHTs如何改變患者護理流程，並重新定義患者與醫療提供者的角色，還討論整合過程中的障礙。關鍵技術包括大型語言模型、臨床決策支持系統等，提出的數位優先混合階梯護理模型可實現個性化監測。協作努力對於在數位健康環境中有效利用DHTs至關重要。 PubMed DOI