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這項可行性研究探討了人工智慧(AI),特別是Chat-GPT在急性婦產科緊急情況中的應用。研究中使用了十個虛構案例,Chat-GPT提供的分診和管理建議經過人類專家的審查。結果顯示,Chat-GPT的分診結果與人類評估者相近,管理建議也獲得高評價,顯示其具備提供結構化建議的能力。不過,評估者指出在緊急程度的感知上有些微差異,強調人類監督的重要性。總體而言,研究建議將Chat-GPT與人類專業知識結合,以確保最佳病人護理。 PubMed DOI


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這項研究比較了三層級的分診協議,包括分診護士、急診醫師和人工智慧模型(ChatGPT、Gemini 和 Pi),在2024年4月1日至4月7日於一所三級醫療機構的急診部門進行,分析了500名病人的數據。結果顯示,只有23.8%的病人獲得一致分類,分診護士對6.4%的病人過度分診,且人工智慧模型的分診不足率偏高,特別是ChatGPT在黃碼和紅碼病人中分診不足達26.5%和42.6%。結論指出,急診環境中不應僅依賴人工智慧進行分診。 PubMed DOI

這項研究探討了緊急情境中的分診決策,對比醫療專業人員與人工智慧(AI)模型的表現。研究發現,醫療人員的準確率(30.7%)高於AI模型(25.5%),顯示人類專業知識在分診中仍然更可靠。研究涉及50個虛擬病人情境,參與者使用土耳其衛生部的顏色編碼系統進行分類。雖然AI能快速分析數據,但在此情境下表現不如人類。作者建議結合AI與人類專業知識,以提升分診系統的效率。 PubMed DOI

這項可行性研究探討了人工智慧(AI)在婦科腫瘤學決策中的潛力,分析了五個虛構的婦科癌症案例。不同經驗的醫生與AI語言模型(如Chat-GPT 4.0、Google Gemini和Bing-Copilot)共同評估這些案例。研究發現,AI能有效提供治療建議,且與醫生的評估高度一致,特別是Chat-GPT在建議的清晰度上表現優異。然而,在複雜案例中,仍需人類的解釋。研究建議進一步探索AI在真實病人數據中的應用,並發展混合決策模型,以提升AI在臨床實踐中的整合性。 PubMed DOI

本研究探討AI模型(如GPT-3.5和GPT-4)在急診科生成病症鑑別診斷的表現,並與急診科醫師的準確性進行比較。結果顯示,ChatGPT-4的準確率為85.5%,略高於ChatGPT-3.5的84.6%和醫師的83%。特別是在腸胃主訴方面,ChatGPT-4的準確性達87.5%。研究顯示AI模型在臨床決策中具潛在應用價值,建議未來進一步探索AI在醫療中的應用。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT 4.0在急診部門進行病人分診的效果,並與人類分診人員進行比較。分析了2,658名病人的數據,結果顯示AI與人類的分診協議程度較低(kappa = 0.125)。在人類分診預測30天死亡率和生命救援需求方面,表現明顯優於AI(ROC分別為0.88對0.70及0.98對0.87)。這顯示雖然AI有潛力,但在急診分診中仍不如人類可靠,特別是對高風險病人的評估。 PubMed DOI

這項研究評估了三種先進的人工智慧語言模型(AI-LLMs)在解讀心臟胎兒監護圖(CTG)影像的表現,對於監測胎兒健康至關重要。測試的模型包括ChatGPT-4o、Gemini Advanced和Copilot,並與初級醫生和資深醫生的解讀進行比較。結果顯示,ChatGPT-4o得分最高(77.86),接近資深醫生(80.43),在解讀深度上表現特別優秀。研究顯示,AI-LLMs,尤其是ChatGPT-4o,可能提升診斷準確性,改善婦產科病人護理。 PubMed DOI

**重點摘要:** 生成式AI聊天機器人可以大幅提升醫學教育,協助教學、學習和評量,但使用上也引發了隱私、偏見和錯誤等疑慮。醫學教育者應該審慎導入這些工具,善用其優點,同時注意錯誤資訊和資料安全等風險。 PubMed DOI

AI在婦產科醫學應用越來越廣,像機器學習和ChatGPT能提升診斷和治療效率,也幫助循證醫療。不過,大家還是會擔心AI的準確度和可靠性。AI應該當作醫師的輔助工具,不能完全取代臨床判斷。未來會持續強化個人化醫療,AI應用也會越來越普及,幫助改善病患照護品質。 PubMed DOI

生成式 AI 工具如 ChatGPT、Claude、Gemini,正快速改變婦產科研究,能加速假說產生、文獻回顧、資料分析與論文撰寫,也有助於教育及未來臨床決策。但風險包括產生錯誤、假文獻、隱私疑慮及過度依賴。建議加強人工監督、查核資料、保護隱私並記錄提示。只要妥善管理,AI 可提升研究效率與品質,但仍需持續監控其準確性與影響。 PubMed DOI

這項研究發現,ChatGPT-4o 回答子宮內膜異位症相關問題的表現,和人類專家差不多,品質、正確性和安全性都不輸專家。雖然專家多能分辨 AI 回答,但 AI 仍有潛力協助病人獲取健康資訊。未來還需進一步研究 AI 在臨床應用的風險與接受度。 PubMed DOI