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這項研究探討了ChatGPT-4在遠程皮膚科的應用,將其在圖像描述和診斷生成的表現與人類醫生進行比較。分析了154個遠程諮詢,結果顯示ChatGPT-4的第一診斷一致性為70.8%,前三名一致性達87.7%。此外,該聊天機器人的圖像描述準確率高達84.4%,超過人類醫生。這些結果顯示,ChatGPT-4在提升遠程皮膚科診斷和圖像分析方面具有潛力,暗示人工智慧在醫療領域的未來角色。 PubMed DOI


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你們團隊對於未付費的AI聊天機器人在皮膚科病患面對面回應的研究聽起來很有趣。透過評估它們在常見皮膚病診斷上的有效性,可能會發現許多寶貴的見解,包括它們的優勢,如快速檢索資訊和可及性,還有局限性,如不準確性或缺乏個人化照護。強調聊天機器人在皮膚科醫生旁的互補角色,突顯人類專業知識在準確診斷和量身訂做病患照護中的重要性,這樣的做法可能為更整合的醫療解決方案鋪路,結合科技與人性關懷。 PubMed DOI

這項研究評估了OpenAI開發的GPT-4在病理影像分析中的診斷準確性。研究涵蓋16個器官的44張組織病理影像及100張結直腸活檢顯微照片。GPT-4在腫瘤類型和組織來源的整體準確率為0.64,結腸息肉的分類準確率介於0.57到0.75之間。它在區分低級別和高級別不典型增生方面表現良好,準確率達0.88,對腺癌檢測的敏感性也很高。整體來看,GPT-4的表現與病理住院醫師相當,顯示其作為輔助工具的潛力。 PubMed DOI

本研究探討ChatGPT-4在皮膚病變識別的有效性,特別是黑色素瘤的檢測。結果顯示,GPT-4在黑色素瘤的準確率為68.5%,敏感性52.5%,特異性72.5%,與臨床診斷有顯著差異。對於可疑病變的檢測表現較佳,但仍未能與臨床診斷完全匹配。研究指出,需改進算法並擴大數據集,以提升準確性和普遍性。限制因素包括樣本量小及數據來源的特定性。 PubMed DOI

這項研究探討了基於人工智慧的聊天機器人ChatGPT-4在口腔黏膜病變鑑別診斷中的有效性。研究收集了因口腔黏膜活檢而轉診的患者數據,並將病變描述輸入ChatGPT以生成診斷,與專家診斷進行比較。結果顯示,聊天機器人的診斷與專家之間有顯著相關性,且能高敏感性識別惡性病變。整體而言,ChatGPT-4在識別可疑惡性病變方面表現出色,顯示出其在口腔醫學中的輔助潛力。 PubMed DOI

您的研究強調了將像 ChatGPT 這樣的 AI 工具整合進醫療保健的重要性,特別是在皮膚科領域。雖然 AI 有助於診斷黑色素瘤等疾病,但目前 ChatGPT 在準確性上仍有不足,顯示出持續研究和開發的必要性。未來的改進應著重於提升模型對醫療影像和臨床數據的理解,以更好地支持醫療專業人員的決策需求。 PubMed DOI

這項研究發現,GPT-4V在診斷皮膚病時,單用文字的準確率很高(89%),只看圖片就明顯下降(54%),圖片加文字也沒更好。治療建議方面,GPT-4V表現不錯但還沒達到專家水準,圖片加文字時最好。整體來說,GPT-4V適合當輔助工具,尤其擅長處理文字,但圖片判讀和多模態整合還需加強。 PubMed DOI

這項研究發現,ChatGPT 3.5在皮膚科住院醫師考題表現不如資深醫師,只能應付簡單題目;4.0版雖然進步,能達到部分初中階醫師水準,但遇到難題還是有瓶頸。整體來說,ChatGPT 4.0在皮膚科教育有潛力,但目前還無法取代資深醫師,未來若持續進步,對醫學訓練會更有幫助。 PubMed DOI

研究發現,ChatGPT-4.0在判讀肌肉骨骼腫瘤影像時,主要診斷正確率低於人類專家(44%比87%),但若加上次要診斷,差距縮小(71%比94%)。雖然準確度還不及專家,但因為速度快又隨時可用,未來有機會成為放射科的輔助工具。 PubMed DOI

ChatGPT 這類 AI 語言模型,已經用在皮膚科,幫忙解讀資料、協助診斷和提升醫病溝通。結合 CNN 等影像分析工具後,能整合文字和圖片資訊,讓診斷更精準。不過,ChatGPT 不能直接看圖,有時也會出錯,像病人隱私和醫師責任這些倫理問題還是要注意。未來有望發展更整合的 AI 系統,讓皮膚科照護更進步。 PubMed DOI

研究發現,ChatGPT-4o在診斷深色皮膚的黑色素瘤時,準確率明顯低於淺色皮膚,無論敏感度、特異性或整體表現都較差。這顯示AI在膚色多元性不足時容易產生偏誤,未來皮膚科資料庫應納入更多不同膚色的影像。 PubMed DOI