研究評估AI聊天機器人ChatGPT在協助年輕臨床科學家進行放射腫瘤研究任務的效果。結果顯示，有經驗者在任務上表現較好，新手則發現ChatGPT對某些任務有幫助，但也容易出錯。總結來說，ChatGPT無法完全彌補年輕科學家間的經驗差異。 PubMed DOI

醫護人員要了解AI的優勢與限制，善用它在病患照護上的潛力。許多人對AI知識不足，導致對技術缺乏信任與應用。這篇文章討論了ChatGPT在放射腫瘤學的應用，透過模擬病例分析與治療建議，類似專業考試。目的在展示ChatGPT在臨床中模擬人類決策的能力，並教育放射腫瘤學者AI聊天機器人的潛力。 PubMed DOI

研究指出ChatGPT-4在放射腫瘤學表現優異，尤其在TXIT考試方面比ChatGPT-3.5更強。它在統計學方面表現出色，但在婦科學領域稍嫌不足。在臨床護理路徑上表現優秀，但對臨床試驗知識較欠缺。在灰色地帶案例中，ChatGPT-4提供高度準確的個人化治療建議，並帶來新的見解。研究顯示ChatGPT-4在醫學教育和決策上有潛力，但也需謹慎因存在生成不準確內容的風險。 PubMed DOI

機器學習和自然語言處理技術進步，如ChatGPT，能提供自然語言回應和知識查詢。研究發現ChatGPT在放射線治療問題上表現良好，但仍有一致性挑戰。LLMs未來將對社會和臨床實踐產生更大影響，尤其在放射腫瘤學領域。 PubMed DOI

研究評估了使用參考書回答結腸直腸癌相關問題的人工智慧模型ChatGPT。結果顯示ChatGPT回答可重複，但全面性和準確性不如專家。在放射療法和疼痛控制方面表現好，但在基本資訊和手術方面較弱。ChatGPT有潛力，但仍需進步才能達到專家水準，提供病患更完整的教育資訊。 PubMed DOI

商業供應商已經開發了各種人工智慧工具，包括放射腫瘤學。研究發現，基於人工智慧的聊天機器人ChatGPT在放射腫瘤學門診部表現良好，對常見問題準確率達80%，對多重選擇問題達90%。ChatGPT可提供準確的放射腫瘤學知識，對該領域教育有潛在影響。 PubMed DOI

ChatGPT是一個強大的AI語言模型，用來回答各種問題。美國臨床腫瘤學會的ASCO-SEP計畫旨在幫助醫師掌握最新的癌症護理知識。研究發現ChatGPT-3.5在ASCO-SEP問題上整體得分為56.1％，在不同癌症類型上的表現有差異。儘管對臨床決策有潛力支持，但仍需進一步改進以符合腫瘤學標準。未來研究可探索整合至醫療流程及跨學科合作、患者參與的潛力。 PubMed DOI

人工智慧（AI）正在改變醫療流程，像ChatGPT這樣的自我學習系統在治療建議上展現潛力。本研究評估了ChatGPT在30例乳腺癌病例中的表現。結果顯示，腫瘤科醫生對其建議的評價為足夠，尤其在HER2治療方面準確性較高。然而，在複雜病例和術後情境中仍面臨挑戰。為提升AI的有效性，需精煉輸入數據並解決倫理問題，確保治療時間表的準確性。持續研究對於提高AI準確性及安全整合至病人護理中至關重要。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT 3.5在放射腫瘤學的表現，發現其回答病人問題、總結研究及文獻回顧的能力常常不準確。具體來說，只有39.7%的病人問題回答被認為正確，35.0%的研究摘要準確率，完整文本時提高到43.3%。此外，超過一半的標準護理實踐研究是虛構的。研究結論指出，目前不應依賴ChatGPT作為放射腫瘤學的可信資源，但未來版本可能會改善準確性和可靠性。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在腫瘤學考試問題上的準確性，使用了單次學習的方法。研究中將600道來自國家放射腫瘤學在職考試的選擇題輸入到ChatGPT 4o和3.5中。結果顯示，ChatGPT 4o的正確率為72.2%，而3.5則為53.8%。在不同問題類別中，特別是關鍵研究和治療建議方面，ChatGPT的表現較弱。儘管有些限制，最新版本的ChatGPT顯示出顯著改進，未來在腫瘤學醫學訓練和決策中可能成為有價值的資源。 PubMed DOI