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這項研究評估了GPT-3.5和GPT-4在小兒放射治療患者及其家長教育上的有效性。研究發現,GPT-4和放射腫瘤科醫生的回答質量最高,但GPT-4的回答有時過於冗長。微調過的GPT-3.5表現優於基本版本,但常常提供過於簡化的答案。整體來看,GPT-4可作為小兒放射腫瘤學患者及家庭的有用教育資源,雖然使用GPT-3.5時需謹慎,因為它可能產生不足的回答。 PubMed DOI


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這項研究評估了大型語言模型(LLMs),特別是GPT-3.5和GPT-4,在從腫瘤科電子健康紀錄中提取患者共病情況的表現。研究分析了250份病歷報告,結果顯示GPT-4在敏感性上表現優於GPT-3.5和醫生,達到96.8%。雖然醫生在精確度上稍勝一籌,但GPT-4的表現更一致,且能推斷出非明確的共病情況。整體而言,這些模型在提取資訊方面顯示出潛力,可能成為數據挖掘的重要工具。 PubMed DOI

這項研究評估了四種大型語言模型(LLM)工具——ChatGPT、Google Bard、Microsoft Bing Chat 和 Google SGE——在提供癌症兒童照顧者資訊的有效性。研究使用26個常見問題,五位小兒腫瘤學專家根據多項標準進行評估。結果顯示,ChatGPT整體表現最佳,特別在複雜性上,而Google Bard在準確性和清晰度上表現突出。Bing Chat和Google SGE得分較低。專家強調情感語調和同理心的重要性,未來需進一步研究這些工具在其他醫療領域的應用。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型(LLMs)在提供前列腺癌放射治療病人教育的有效性,並納入臨床醫生和病人的反饋。研究中針對六個常見問題,評估了ChatGPT-4、Gemini、Copilot和Claude的回答。結果顯示,雖然所有模型的回答被認為相關且正確,但可讀性較差。病人對ChatGPT-4的評價較高,認為其回答易懂且有信心。整體而言,LLMs在病人教育上有潛力,但準確性和可讀性仍需改進,未來需進一步研究以提升其效益。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型(LLMs)在回答放射腫瘤物理問題的表現。研究人員使用100道由專家設計的選擇題,測試了五個LLM,包括OpenAI o1-preview和GPT-4o等。結果顯示,所有模型的表現達到專家水準,o1-preview在某些情況下甚至超越醫學物理學家。不過,當正確答案被移除時,模型表現明顯下降,顯示需改進。透過解釋優先和逐步提示的方式,LLaMA 3.1等模型的推理能力有所增強,顯示這些LLM在放射腫瘤物理教育上有潛力。 PubMed DOI

這項研究探討了大型語言模型(LLMs),特別是GPT-4,在製作癌症臨床試驗教育內容的潛力,旨在提升患者的理解。研究從ClinicalTrials.gov獲取知情同意書,生成簡短摘要和多選題,並透過患者調查和眾包註釋來評估其有效性。結果顯示,摘要內容可讀且具資訊性,患者認為有助於理解臨床試驗並提高參與意願。雖然多選題的準確性高,但當要求提供未明確列出的資訊時,GPT-4的準確性較低。整體而言,研究顯示GPT-4能有效生成患者友好的教育材料,但仍需人類監督以確保準確性。 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

這項研究探討大型語言模型(LLMs)在為癌症倖存者及其照顧者創建教育材料的有效性,特別針對弱勢群體。研究比較了三個模型(GPT-3.5 Turbo、GPT-4 和 GPT-4 Turbo)在生成30個癌症護理主題內容的表現,目標是達到六年級的閱讀水平,並提供西班牙語和中文翻譯。 主要發現包括:LLMs整體表現良好,74.2%符合字數限制,平均質量分數為8.933,但只有41.1%達到所需閱讀水平。翻譯準確率高,西班牙語96.7%、中文81.1%。常見問題有範圍模糊和缺乏可行建議。GPT-4表現優於GPT-3.5 Turbo,使用項目符號提示效果更佳。 結論指出,LLMs在創建可及的教育資源方面潛力大,但需改善閱讀水平和內容全面性,未來研究應結合專家意見和更好數據以提升有效性。 PubMed DOI

這項研究發現,GPT-4在回答放射治療常見問題時,比GPT-3.5表現更好,但兩者的回答對一般人來說還是太難懂,也有可能出現錯誤資訊。建議在正式用於病人前,還需要加強內容的易讀性和正確性。 PubMed DOI

這項研究比較GPT-4o和ERNIE Bot在中文放射腫瘤學考試的表現,兩者都達及格分,GPT-4o得分79.3%,ERNIE Bot為76.9%,差異不大。僅在「相關知識」部分GPT-4o較優。兩款AI在各種題型都表現穩定,答題一致時正確率更高(84.5%)。結果顯示,這兩款AI有助於中文醫學教育,對非英語醫學訓練很有潛力。 PubMed DOI

這項研究發現,ChatGPT能幫助腦膜瘤患者了解診斷和治療,特別是在放射線治療後的衛教上。大多數患者覺得ChatGPT的回答清楚又正確,六成願意未來再用。醫師也認同內容大致正確,但提醒部分細節、尤其副作用說明還不夠完整。整體來說,ChatGPT適合當作衛教輔助工具,但還是需要醫師把關。 PubMed DOI