研究介紹了一個新方法，利用AI大型語言模型如OpenAI的GPT來打造低成本虛擬病人。研究團隊利用這些模型開發了互動式虛擬病人，可以模擬病人和臨床醫師的互動，並提供對臨床醫師表現的回饋。這種方法可在全球應用，有潛力改革醫學教育和臨床模擬。 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

近年來，大型語言模型（LLMs）已被應用於醫療領域，特別是在前列腺癌的病患溝通上。我們的研究評估了三種LLM的效果，包括ChatGPT（3.5）、Gemini（Pro）和Co-Pilot（免費版），並與官方的羅馬尼亞前列腺癌病患指南進行比較。透過隨機和盲測，八位醫療專業人員根據準確性、及時性、全面性和使用友好性進行評估。結果顯示，LLM，尤其是ChatGPT，通常提供比指南更準確且友好的資訊，顯示出其在改善醫療溝通上的潛力。不過，不同模型的表現差異也顯示出需要量身定制的實施策略。 PubMed DOI

這項研究探討了大型語言模型（LLMs），特別是ChatGPT-4.0，對於三級醫療機構病人投訴的回應效果。研究比較了ChatGPT與病人關係部門的回應，結果顯示87.2%到97.3%的受訪者更偏好ChatGPT的回應，且其在適當性、同理心等方面得分較高。ChatGPT的回應平均較長，且與高得分有關。研究顯示，ChatGPT能有效提升病人投訴的解決效果，未來可進一步探討AI在醫療系統中的應用潛力。 PubMed DOI

這項研究探討了使用GPT-4模型，透過與模擬病人聊天機器人的互動，為醫學生提供病史採集技巧的反饋。研究對象為三年級醫學生，分析了106次對話中的1,894個問答對。結果顯示，GPT-4的回應在99%以上是醫學上合理的，且與人類評分者的協議幾乎完美（Cohen κ=0.832）。不過，在45個反饋類別中，有8個類別出現差異，顯示模型評估可能過於具體或與人類判斷不同。總體而言，研究認為GPT-4在提供結構化反饋上有效，並建議在醫學教育中謹慎整合AI反饋機制。 PubMed DOI

這項研究探討如何利用大型語言模型（LLMs）來提升醫學生的臨床決策訓練，透過模擬病人互動進行。研究分為對照組和反饋組，反饋組除了模擬對話外，還獲得AI生成的表現反饋。共21名醫學生參與，使用臨床推理指標評估表現。結果顯示，反饋組經過訓練後表現顯著優於對照組，特別在情境創建和資訊獲取上。研究指出，AI模擬對話結合結構化反饋，能有效支持臨床決策訓練，提升學生的實務準備。 PubMed DOI

這項研究探討了使用ChatGPT作為醫學教育中的標準化病人，特別是在病史採集方面。研究分為兩個階段：第一階段評估其可行性，模擬炎症性腸病的對話並將回應分為好、中、差三類。第二階段則評估其擬人化、臨床準確性和適應性，並調整提示以增強回應。 結果顯示，ChatGPT能有效區分不同質量的回應，經過修訂的提示使其準確性提高了4.926倍。整體而言，研究表明ChatGPT可作為模擬醫學評估的工具，並有潛力改善醫學訓練。 PubMed DOI

這項研究探討了患者與GPT-4驅動的聊天機器人在泌尿科諮詢中的互動。從2024年2月到7月，共招募300名患者，評估聊天機器人提供的醫療資訊質量。292名參與者完成了研究，結果顯示大多數患者認為聊天機器人的回應有用且易懂，但人類醫生的回答評價較高。53%的參與者偏好大型語言模型的問答能力。研究指出，這類模型可增強患者教育，並減輕醫療提供者的時間壓力。限制包括潛在的偏見和抽樣問題。 PubMed DOI

這項研究評估了GPT-4和BioMistral 7B兩個大型語言模型在回答罕見疾病病人詢問的表現，並與醫生的回應進行比較。結果顯示，GPT-4的表現優於醫生和BioMistral 7B，回應被認為正確且具同理心。BioMistral 7B的回應則部分正確，而醫生的表現介於兩者之間。專家指出，雖然LLMs能減輕醫生負擔，但仍需嚴格驗證其可靠性。GPT-4在溝通上表現佳，但需注意回應的變異性和準確性。 PubMed DOI

這篇論文探討如何利用大型語言模型（LLMs），像是ChatGPT-4，來改善醫療溝通，讓病人能選擇喜歡的溝通風格。研究基於Emanuel和Emanuel的四種溝通模式：父權式、資訊式、詮釋式和審議式，旨在滿足病人的需求與偏好。不過，論文也提到潛在風險，如可能加深偏見及LLMs的說服性，可能導致病人與醫療提供者之間的互動出現意外操控。 PubMed DOI