研究評估了ChatGPT在處理細菌感染和抗生素敏感性相關問題以及臨床案例中的效果。結果顯示ChatGPT在回答理論問題表現不錯，但在臨床案例管理上有限制，例如識別抗藥機制和抗生素處方。ChatGPT可作為醫學教育和分析工具，但不宜取代專家諮詢在複雜決策中的重要性。 PubMed DOI

這篇評論探討了OpenAI的ChatGPT在醫療溝通中的潛力，特別是在醫學、教育和研究領域的應用。雖然AI工具能協助研究和數據分析，提升醫學寫作，但在準確性、偏見、安全性和倫理等方面仍有顧慮。對這些工具的誤解也可能影響其使用。若正確運用，ChatGPT能增進醫學寫作者的知識與效率，讓他們專注於更複雜的任務。評論旨在提醒醫生和研究人員了解使用ChatGPT的優缺點，並建議未來的研究方向。 PubMed DOI

在醫療領域，像 ChatGPT 這樣的 AI 聊天機器人為臨床醫師帶來了許多機會。它們能協助分診、病人諮詢和行政工作，並簡化醫療資訊。在研究上，聊天機器人可以幫助產生創意、準備計畫、撰寫手稿和進行統計分析。在教育方面，它們能釐清複雜主題、回顧程序、創建臨床情境和發展選擇題。文獻顯示它們在提升效率和支持醫療決策上有潛力，但使用者需了解其限制，以確保安全有效的使用。 PubMed DOI

抗微生物抗藥性對全球公共健康造成重大挑戰。本研究評估了AI語言模型ChatGPT^®在抗生素處方上的表現，並與傳染病專家比較。研究創建了100個模擬病人案例，結果顯示ChatGPT^®與專家在抗生素處方上達成一致的有51個案例，Cohen's kappa係數為0.48，顯示中等一致性。在抗藥性機制方面，雙方一致的有42個案例，kappa係數為0.39，顯示公平一致性。整體而言，ChatGPT^®在抗生素管理上的一致性較差。 PubMed DOI

人工智慧，特別是ChatGPT，進入醫療領域帶來了許多機會與挑戰。最近的回顧研究探討了ChatGPT在飲食規劃、疾病管理、醫學教育及臨床決策支持等方面的應用。研究指出，雖然ChatGPT在某些領域的準確性高，但也存在不準確、偏見及安全性等問題。許多研究專注於特定領域，可能影響結果的普遍適用性。隨著技術進步，評估其長期影響及倫理考量變得重要，確保在醫療環境中的負責任使用。 PubMed DOI

抗微生物抗藥性（AMR）對全球健康構成嚴重威脅，預計到2050年每年可能造成1000萬人死亡。為了有效應對，公共衛生訊息需針對不同受眾調整。本研究評估了ChatGPT-4生成適合文化和語言的AMR意識內容的能力。專家們識別了AMR的主要貢獻者，並開發了多語言的內容。雖然ChatGPT-4在生成定制內容方面顯示潛力，但質量差異顯著，需專業審查。未來研究應聚焦於完善提示和整合反饋，以提升內容有效性。 PubMed DOI

將大型語言模型（LLMs）整合進抗生素處方的醫療決策中，逐漸受到重視，但面臨挑戰。首先，LLMs在臨床環境中的應用需更深入的醫療理解，因為它們的建議直接影響病患健康。其次，專業知識悖論顯示醫療人員可能過度依賴AI，影響臨床判斷。因此，AI應該輔助而非取代人類決策。最後，LLMs的錯誤風險需謹慎對待，必須建立健全的驗證流程，確保其作為輔助工具的角色。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療領域的應用日益增多，能協助診斷和治療感染。一項研究比較了全科醫生與六個LLMs（如ChatGPT、Gemini等）對24個臨床案例的反應。全科醫生在診斷和抗生素處方的準確率高達96%-100%，但在劑量和療程的準確性上較低（50%-75%）。LLMs的表現也不錯，但在參考指導方針的能力上不一致，特別是在挪威的表現不佳。研究指出LLMs有數據洩漏的風險，雖然它們在抗生素處方上有潛力，但全科醫生在臨床情境解釋和指導方針應用上仍更具優勢。 PubMed DOI

本研究探討生成式人工智慧（GenAI）在臨床微生物學和傳染病諮詢中的應用潛力。透過評估四款聊天機器人（如GPT-4.0），研究發現GPT-4.0在事實一致性、全面性及無醫療危害性方面表現優於其他兩款。專家對AI回應的評分顯著高於住院醫師，且專家認為回應“無害”的可能性更高，但仍有少於兩成的回應被認為無害。研究強調醫療人員的專業知識對AI回應的解讀影響深遠，並指出目前無AI模型可在無人監督下安全使用於臨床。 PubMed DOI

這項研究探討人工智慧（AI）在改善傳染病臨床決策中的角色，特別是抗生素處方的指導。透過系統性文獻回顧，評估了AI技術在抗微生物管理中的有效性。結果顯示，十七項研究中，機器學習作為臨床決策支持系統（CDSS）能有效預測抗藥性並優化抗生素使用；而六項大型語言模型的研究則顯示處方錯誤率較高，需精確提示才能獲得準確回應。研究強調傳染病專家的重要性，並指出AI需經過嚴格驗證才能有效整合進臨床實踐。 PubMed DOI