研究發現ChatGPT對於肝硬化和HCC患者提供準確資訊和情緒支持，但在治療時間和地區指引等特定領域上有不足。建議ChatGPT可作為輔助工具，提供實用建議，協助改善疾病結果。 PubMed DOI

越來越多病患用AI聊天機器人查檢驗結果，因為方便又好用。但研究發現，聊天機器人解釋不夠清楚、常錯誤。雖然有同理心，處理複雜問題時容易出錯，有時還會誤判病情。雖有免責聲明，病患仍可能相信錯誤資訊。必須進一步研究改進，確保病患了解並避免給醫療系統帶來負擔。 PubMed DOI

這項研究評估了兩個人工智慧模型，ChatGPT-4 和 Gemini，在回答病毒學多選題的表現，涵蓋英語和阿拉伯語。研究使用 CLEAR 工具分析了 40 道題目的回答正確性，結果顯示 ChatGPT-4 在兩種語言中均優於 Gemini，英語正確率分別為 80% 和 62.5%，阿拉伯語則為 65% 和 55%。兩者在較低認知領域表現較佳，結果顯示人工智慧在醫療教育中的潛力，並強調了提升多語言有效性的必要性。 PubMed DOI

這項研究評估了兩款先進的AI聊天機器人，ChatGPT-4.0和Google Gemini Advanced，針對疫苗相關問題的回答準確性，並與世界衛生組織（WHO）進行比較。研究提出38個疫苗接種的迷思問題，結果顯示兩者都提供了36個正確回答，達到94.7%的高一致性。雖然有少數差異，但不具危害性，且都建議使用者查詢可靠來源如CDC和WHO或諮詢醫療專業人員。研究顯示這些AI聊天機器人能有效輔助健康溝通，提升健康素養，並解決疫苗猶豫問題，但仍需持續研究以確保其準確性。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4在提供自體免疫性肝炎患者個人化諮詢的效果，分析了其對12個問題的回應。結果顯示，準確性中位數得分為5（滿分6分），但完整性和安全性得分較低。特別是診斷後的追蹤問題表現不佳，顯示出低準確性和完整性。專家對聊天機器人的評價共識有限，顯示出其回應的可靠性不足。研究建議需進一步探討如何有效整合AI聊天機器人於臨床諮詢中。 PubMed DOI

這項研究評估了幾款自然語言處理聊天機器人（如ChatGPT、Gemini和Bing）對冠狀動脈疾病（CAD）問題的回答準確性。每個機器人回答了五十個問題，並由兩位心臟科醫生評分。結果顯示，ChatGPT的正確回答達86%，而Gemini和Bing分別為68%和60%。在重現性方面，ChatGPT得分88%，Gemini為84%，Bing則是70%。總體來看，ChatGPT在提供CAD資訊的準確性和可靠性上表現最佳，顯示其在患者教育上的潛力。 PubMed DOI

這項研究評估了三個大型語言模型（LLMs）—ChatGPT-3.5、ChatGPT-4.0 和 Google Gemini 在回答乙型肝炎病毒（HBV）相關問題的表現。醫療專業人員對其準確性進行評分，並評估可讀性。 主要發現包括： - 所有 LLM 在主觀問題上得分高，ChatGPT-4.0 準確性最高。 - 在客觀問題上，ChatGPT-4.0 準確率為 80.8%，優於其他兩者。 - ChatGPT-4.0 在診斷上表現佳，Google Gemini 在臨床表現強勁。 - 所有 LLM 的可讀性分數高於標準八級，對一般讀者來說可能過於複雜。 結果顯示，LLMs，特別是 ChatGPT-4.0，可能成為有關 HBV 的資訊工具，但不應取代醫生的個人化建議。 PubMed DOI

這項研究比較了兩個聊天機器人，ChatGPT-4 和 Google Gemini，對於良性肛門疾病問題的回答。研究者提出30個問題，專家評估後發現兩者的回應都相當適當且全面，但 Google Gemini 在適當性、全面性及參考資料方面表現更佳，且評估一致性較高。語言複雜度方面，ChatGPT 的回答較難理解，適合的閱讀水平高於 Google Gemini。總體來看，Google Gemini 更適合提供良性肛門疾病的資訊。 PubMed DOI

這篇回顧評估了AI聊天機器人ChatGPT和Gemini在醫療應用中的準確性與回應長度，基於2023年1月到10月的研究。從64篇論文中，11篇符合標準，涉及1,177個樣本。結果顯示，ChatGPT在準確性上普遍優於Gemini，尤其在放射學方面（87.43%對71%），且回應較短（907字元對1,428字元）。不過，Gemini在緊急情況和腎臟健康飲食詢問上表現不錯。統計分析顯示，ChatGPT在準確性和回應長度上均顯著優於Gemini，建議在醫療詢問中使用ChatGPT可能更有效。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs），如ChatGPT-3.5和Gemini，提供肝病病人資訊的有效性，並與兩位腸胃科醫生的回應進行比較。重點在於準確性、完整性及對20個常見問題的回答質量。結果顯示，LLM生成的回應與專家回應之間沒有顯著差異，兩組的平均分數都很高，顯示LLMs能提供可靠的肝病資訊。整體而言，研究結果顯示免費的LLMs有潛力成為病人資訊的重要資源。 PubMed DOI