這項研究評估了ChatGPT 3.5和4在回答骨科考試問題的表現，使用了來自首爾國立大學醫院的160道問題，分為11個子類別。結果顯示，ChatGPT 3.5的正確率為37.5%，而ChatGPT 4提升至60.0%（p < 0.001）。大部分類別中，ChatGPT 4表現較佳，唯獨在腫瘤相關問題上不如3.5。此外，ChatGPT 4的回答不一致率顯著低於3.5（9.4%對比47.5%）。雖然ChatGPT 4在骨科考試中表現不錯，但仍需謹慎對待其不一致的回答和錯誤解釋。 PubMed DOI

這項研究評估了一本教科書與GPT-4在非創傷性脊髓損傷（NTSCI）方面的可讀性與可靠性，特別針對ABPMR認證。主要發現包括： 1. 教科書可讀性分數為14.5，GPT-4為17.3，顯示GPT-4的解釋較複雜（p < 0.001）。 2. GPT-4的解釋中有86%屬於「非常困難」，教科書則為58%（p = 0.006）。 3. GPT-4能簡化九個複雜解釋，保持字數不變，顯示其適應性。 4. GPT-4的準確率為96%，顯著優於GPT-3.5的84%（p = 0.046）。 總體而言，研究顯示GPT-4在醫學教育中具潛力，能提供準確且易懂的解釋。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs）在僅依據患者報告的問卷數據來檢測髖關節或膝關節骨關節炎（OA）的診斷能力。115名患者填寫了有關症狀和病史的問卷，研究分析了多個LLMs的表現，結果顯示GPT-4o的診斷敏感性最高，達92.3%。雖然GPT-4的不同版本之間有中等一致性，但某些模型如Llama-3.1的準確性較低。研究強調醫療監督的重要性，並呼籲進一步研究以提升LLM的診斷能力。 PubMed DOI

這項研究強調了人工智慧，特別是GPT-4模型，在腰椎融合手術的證據基礎醫學指導方針中的應用潛力。根據報導，北美脊椎學會成員的符合率僅為60%。研究使用17個臨床案例評估GPT-4的表現，結果顯示其在88.2%的案例中與指導方針一致，顯示出顯著的關聯性。此外，GPT-4的回答互查可靠性也顯示出良好的協議。這表明GPT-4等人工智慧模型可能成為提升脊椎手術臨床指導遵循的重要工具，並有助於改善病人治療結果。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-3.5和ChatGPT-4.0在生成病人教育材料的效果，針對常見的上肢和下肢骨科疾病進行分析。結果顯示，ChatGPT-3.5的可讀性僅有2%和4%達標，而ChatGPT-4.0則有54%達標，顯示出明顯的進步。雖然ChatGPT-4.0在可讀性上表現優異，但兩者仍被視為不可靠，無法完全取代傳統病人教育方式，應作為醫療提供者的輔助工具。 PubMed DOI

本研究探討ChatGPT-4o在分析膝關節骨關節炎（OA）X光片的能力，並評估其準確性。117張X光片由兩位骨科醫生和ChatGPT-4o分析，使用多種分級系統。結果顯示，ChatGPT-4o的識別率達100%，但詳細分級準確性僅35%，遠低於醫生的89.6%。此外，ChatGPT-4o在嚴重病例中常低估OA程度，且其評分一致性較差。雖然能快速識別，但在臨床應用上仍需提升分級準確性。未來研究應聚焦於改善這方面的表現。 PubMed DOI

這項研究評估了GPT-4在回答疼痛管理相關的臨床藥理學問題上的表現。醫療專業人員提出了有關藥物相互作用、劑量和禁忌症的問題，GPT-4的回應在清晰度、詳細程度和醫學準確性上獲得了高評價。結果顯示，99%的參與者認為回應易懂，84%認為信息詳細，93%表示滿意，96%認為醫學準確。不過，只有63%認為信息完整，顯示在藥物動力學和相互作用方面仍有不足。研究建議開發專門的AI工具，結合即時藥理數據庫，以提升臨床決策的準確性。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4和GPT-3.5，在運動外科和物理治療的臨床決策效果。56位專業人士使用5點李克特量表評估10個常見肌肉骨骼疾病的情境。結果顯示，GPT-4在診斷準確性、治療計畫和手術建議上均優於GPT-3.5，且內部一致性更高。研究指出，GPT-4能提升醫療診斷和治療規劃，但AI應作為決策支持工具，而非取代專家判斷，未來需進一步探索AI在臨床的應用。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4在為膝關節骨關節炎患者產出個人化自我管理衛教內容時，表現比臨床醫師更快、更完整且更精確。不過，GPT-4有時用詞太複雜，對健康識讀較低的患者不夠友善。未來建議AI與醫師共同審查，才能兼顧品質與安全。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4在回答關節置換相關問題時，正確率只有66.9%，明顯低於骨科研究員和主治醫師。特別是在有圖片的題目上，表現更差。雖然ChatGPT可當作學習輔助，但還無法取代專業醫師的臨床判斷，未來還需更多研究來提升AI在醫療領域的應用。 PubMed DOI