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本研究評估了人工智慧（AI），特別是OpenAI的自然語言處理技術，對胸腔多學科腫瘤委員會（MTB）決策的幫助。研究納入2023年1月至6月診斷為非小細胞肺癌的52位病患，AI模型生成的建議與MTB決策的一致性達76%，Kappa指數為0.59，手術建議的一致性更高，重複案例後達92.3%。結果顯示，AI可成為多學科腫瘤委員會決策的有力支持工具。 PubMed DOI ♡

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研究發現，在協助頭頸部癌症患者的腫瘤委員會決策中使用AI模型ChatGPT 3.5和ChatGPT 4.0，能提供資訊和臨床建議，但有時會提出多治療選項，甚至建議不符合指引的治療方式。結論指出，AI目前僅能當輔助工具，因為準確性和資訊來源有限。 PubMed DOI

這項研究評估了兩個版本的 ChatGPT—4o 和 4.0—在提供復發性和轉移性頭頸部鱗狀細胞癌 (HNSCC) 治療建議的表現。結果顯示，兩者主要提供手術、緩和醫療或系統性治療的一般建議。ChatGPT 4o 的反應速度比 4.0 快 48.5%。雖然兩者在臨床建議的質量上表現良好，但仍需經驗豐富的醫師進行驗證，因為有時會建議不符合當前指導方針的選項。因此，這些 AI 模型可作為輔助工具，但不應取代臨床判斷。 PubMed DOI

這項研究探討了人工智慧（AI）在子宮頸癌多學科團隊（MDT）會議中的預篩選工具角色。研究發現AI建議在治療決策前應諮詢專業醫療人員，且在標準病例中與MDT建議相當一致。AI也提供了有關風險因素的見解，如肥胖，但有時缺乏堅實的醫學證據，甚至包含虛構資訊。因此，雖然AI在某些方面顯示潛力，但仍未能成為MDT中可靠的預篩選工具。 PubMed DOI

肛直腸癌的管理需要多學科團隊合作，最近生成式人工智慧（AI）的進展為醫療應用帶來新機會。本研究比較了AI聊天機器人提供的管理建議與結直腸癌多學科團隊（MDT）的歷史決策，評估其臨床適用性。研究納入15名患者，結果顯示AI建議與MDT決策一致性高，平均評分為4.08。雖然評分者間一致性中等，但AI的潛力在癌症管理中仍然顯著，顯示出大型語言模型的臨床輔助價值。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4o在多學科肉瘤腫瘤委員會中的決策支持效果。研究設計了五個病患案例，並由專家小組評估AI的建議。專家根據理解能力、治療建議、術後護理等五個類別進行評分，結果顯示ChatGPT-4o的平均分數為3.76，外科專業得分最高（4.48），而放射腫瘤科得分較低。研究指出，雖然ChatGPT-4o在外科決策上有潛力，但在其他領域仍需改進，臨床醫師應了解其優缺點，以便更好地應用於臨床。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT和Gemini在複雜腫瘤病例中的醫療決策有效性，並與多學科腫瘤委員會（MTB）專家進行比較。研究在墨西哥城的醫療中心進行，回顧了98個病例。結果顯示，AI系統在影像學檢查的協議程度較低，但在手術和放射治療方面則中等。ChatGPT在手術和化療決策上表現優於Gemini。研究指出，這兩個AI系統在腫瘤學上有潛力，但仍需進一步研究以提升其臨床應用。 PubMed DOI

這項可行性研究探討了人工智慧（AI）在婦科腫瘤學決策中的潛力，分析了五個虛構的婦科癌症案例。不同經驗的醫生與AI語言模型（如Chat-GPT 4.0、Google Gemini和Bing-Copilot）共同評估這些案例。研究發現，AI能有效提供治療建議，且與醫生的評估高度一致，特別是Chat-GPT在建議的清晰度上表現優異。然而，在複雜案例中，仍需人類的解釋。研究建議進一步探索AI在真實病人數據中的應用，並發展混合決策模型，以提升AI在臨床實踐中的整合性。 PubMed DOI

這項研究探討了人工智慧，特別是ChatGPT-4TM，在提升甲狀腺多學科團隊（MDT）結果準確性方面的潛力。研究涵蓋30個甲狀腺病例，結果顯示MDT的判斷與英國甲狀腺協會的指導方針完全一致，達到100%的符合率。然而，AI生成的結果與MDT相比，只有67%的高度一致性，13%的病例則完全不一致。這顯示AI雖能簡化決策過程，但在缺乏臨床醫師驗證的情況下，仍無法完全依賴。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在根據病患醫療紀錄生成早期乳腺癌治療選項的準確性。使用2024年初的多學科團隊會議紀錄，測試了三個AI模型：Claude3-Opus、GPT4-Turbo和LLaMa3-70B。結果顯示，Claude3-Opus準確率86.6%，GPT4-Turbo為85.7%，LLaMa3-70B則為75.0%。兩者在輔助內分泌和靶向治療上表現良好，但在輔助放射治療上則有高估的情況。研究建議需進一步探討這些模型在臨床上的實際應用。 PubMed DOI

這項研究評估了多學科腫瘤委員會（MTBs）與GPT-4人工智慧在癌症病患管理中的決策一致性。研究於2021年2月至2023年6月在安卡拉大學醫院進行，涵蓋610名癌症病患。結果顯示，GPT-4的預測與MTB決策的相容性得分為3.59，顯示高度一致性，但有10.2%的案例得分低於可接受範圍，需進一步審查。專家發現GPT-4在12.9%到25.8%的案例中不適當，顯示其在複雜或罕見案例中的限制。整體而言，GPT-4在腫瘤決策中具輔助潛力。 PubMed DOI