研究發現ChatGPT在辨識非典型疾病表現上有一定準確性，但對高度非典型案例的表現較差。儘管對典型和輕微非典型案例有潛力，但隨著非典型性增加，表現也下降。研究強調AI系統需結合多樣語言能力和臨床情境，以提升現實世界的診斷效果。 PubMed DOI

研究評估了大型語言模型在醫療保健領域的應用，尤其是在改善患者護理方面。使用MIMIC-III數據庫的電子健康記錄，測試了這些模型在識別特定疾病患者方面的效能。GPT-4在辨識COPD、CKD、PBC和Cancer Cachexia患者方面表現優異，而ChatGPT和LLaMA3則稍遜。儘管LLMs有潛力，但在臨床應用前仍需解決錯誤、解釋不足和倫理問題。進一步研究將有助於提升模型訓練和設計，以更好地應用於醫療保健。 PubMed DOI

本研究評估ChatGPT-4.0在心臟病臨床案例的預診斷與治療計畫中的表現，並由專家醫師進行評估。研究使用20個案例，結果顯示ChatGPT-4.0在鑑別診斷上的一致性得分中位數為5.00，管理計畫得分中位數為4，顯示其準確性與質量良好。整體而言，ChatGPT-4.0在不同難度的案例中表現穩定，顯示其在心臟病領域作為臨床決策支持工具的潛力。 PubMed DOI

慢性乙型肝炎（CHB）在全球造成重大挑戰，尤其在中國等高盛行率地區。本研究探討AI助手ChatGPT-3.5在CHB管理中的潛力，特別是其提供個性化醫療諮詢的能力。研究發現，ChatGPT-4.0在資訊量和一致性上表現優於3.5，準確率達93.3%。然而，兩者在情感管理上表現不佳，需改進。研究建議針對情感管理進行專門訓練，並進一步探討免責聲明對病人經驗的影響。 PubMed DOI

乳腺癌仍是全球健康的重要議題，亟需改善預測和管理復發的方法。本研究介紹了一個基於人工智慧的臨床決策支持系統（AI-CDSS），利用ChatGPT提升預測準確性。研究開發了一個機器學習模型，使用三軍總醫院2004至2016年的乳腺癌患者數據進行訓練和驗證。模型表現良好，曲線下面積（AUC）達0.80。AI-CDSS在臨床應用中顯示出個性化治療和增強患者參與的潛力，但仍需在不同臨床環境中進一步驗證其有效性。 PubMed DOI

這篇論文探討了ChatGPT和自然語言處理（NLP）在醫療領域的應用，特別是針對肝臟疾病數據的管理與解釋。文中強調準確且最新的數據對有效實施的重要性，並指出處理敏感醫療資訊時需解決隱私與安全問題。論文概述了ChatGPT的工作流程及其專為醫療設計的功能，強調其在協助研究人員和臨床醫生分析肝臟相關數據的角色。最後，建議ChatGPT有潛力提升肝臟疾病的診斷、預後及病患照護。 PubMed DOI

心臟衰竭（HF）是全球健康的重要議題，影響死亡率和經濟負擔。先進的人工智慧技術，特別是像ChatGPT這樣的系統，為HF管理帶來新機會。這篇綜述分析了多個醫學資料庫的研究，探討ChatGPT在HF預防、診斷和管理中的應用，特別是對臨床決策和病人教育的影響。儘管有潛力，ChatGPT仍面臨訓練數據不足和倫理問題等挑戰。文章也強調了其在個性化治療計劃中的有效性，並希望能幫助醫療專業人員更好理解其優缺點。 PubMed DOI

本研究探討ChatGPT在簡化腎小球疾病治療資訊的能力，幫助患者更易理解。針對67種腎小球疾病，使用兩種問題類型進行測試。結果顯示，普通解釋的可讀性為高中水平，調整後可讀性改善至中學水平，且可理解性顯著提升。然而，針對特定閱讀水平的準確性較低。總體而言，ChatGPT在提升資訊可讀性方面潛力大，但需進一步研究以確保內容的全面性及倫理使用。 PubMed DOI

這項研究探討了大型語言模型ChatGPT在腎臟科病例分診的有效性，特別是在因人口老化導致腎臟問題增加的情況下。兩位腎臟科醫生設計了100個病人情境，結果顯示ChatGPT在判斷腎臟科需求的準確率高達99-100%，選擇正確子專科的準確率為96-99%，兩輪評估的協議率為97%。雖然結果顯示AI能提升醫療分診的效率與準確性，但仍需改進在複雜病情的多學科護理整合方面。整體而言，研究強調了AI在改善臨床決策及發展量身訂做的分診系統的潛力。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在提供慢性疾病患者教育方面的表現，特別針對炎症性腸病（IBD），並與專科醫生的回應進行比較。結果顯示，ChatGPT的整體品質評分與專科醫生相似，且在信息完整性上有明顯優勢。雖然準確性無顯著差異，但在患者和醫生共同回應時，ChatGPT表現較差。研究建議在健康信息創建和評估中，應納入患者的參與，以提升質量和相關性。 PubMed DOI