研究探討大型語言模型如ChatGPT在乳癌管理上的應用，發現準確性有差異。儘管有潛力，但需注意準確性不一致和依賴提示等挑戰，強調驗證和監督的重要性。 PubMed DOI

研究比較三款大型語言模型在乳癌臨床上的表現，結果指出GPT-4.0在反饋質量、相關性和應用性方面表現最佳，勝過GPT-3.5和Claude2。GPT-4.0提供更詳盡的反饋，在各臨床領域表現優異，尤其在心理社會支持和治療決策方面。研究強調LLMs的潛力，特別是GPT-4.0，在乳癌臨床應用上的重要性，並呼籲在醫療環境中持續優化和評估準確性。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs）驅動的聊天機器人，如ChatGPT 3.5、CoPilot和Gemini，在提供前列腺癌資訊的有效性，並與官方病人指南進行比較。研究使用25個專家驗證的問題，根據準確性、及時性、完整性和可理解性進行評估。結果顯示，ChatGPT 3.5的表現優於其他模型，證明其為可靠的資訊來源。研究強調在健康領域持續創新AI應用的重要性，並建議未來探討AI回應中的潛在偏見及其對病人結果的影響。 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

隨著人工智慧工具的普及，患者和醫療專業人員越來越依賴這些工具提供的醫療資訊。本研究評估了五個大型語言模型（LLaMA 1、PaLM 2、Claude-v1、GPT-3.5和GPT-4）在2044個腫瘤學相關問題上的表現。結果顯示，GPT-4在與人類基準比較中表現最佳，達到第50百分位以上。雖然GPT-4的準確率高達81.1%，但所有模型仍存在顯著錯誤率，顯示出持續評估這些AI工具的重要性，以確保其安全應用於臨床實踐。 PubMed DOI

這項研究評估了 ChatGPT 和 Google Bard 兩個大型語言模型在婦科癌症管理問題上的表現。結果顯示，這兩個模型對於一些常見問題的回答大多準確，如子宮頸癌篩檢和 BRCA 相關問題。然而，面對更複雜的案例時，它們的表現較差，常缺乏對地區指導方針的了解。儘管如此，這些模型仍能提供病人和照護者在管理和後續步驟上的實用建議。結論指出，LLMs 雖無法取代專業醫療建議，但可作為輔助工具，提供資訊和支持。 PubMed DOI

這項研究評估了AI聊天機器人，特別是ChatGPT和Google Bard在提供前列腺癌教育資訊的表現。研究發現，所有大型語言模型的準確性相似，但ChatGPT-3.5在一般知識上表現優異。ChatGPT-4的回答則更全面，而Bard的回答最易讀，獲得最高的易讀性分數。總體來說，這些AI模型雖無法取代醫療專業人員，但能有效協助病人了解前列腺癌的相關知識。 PubMed DOI

這項研究評估了三個大型語言模型（LLMs）—ChatGPT、ERNIE Bot 和 ChatGLM—在回答乳腺癌相關問題的表現，特別針對中國的情境。分析了60個腫瘤科醫生提出的問題，結果顯示： - ChatGPT 提供了最多的全面回答，佔66.7%。 - 三個模型在乳腺癌治療問題上的準確率都很低，平均僅44.4%。 - ERNIE Bot 的回答較短。 - 可讀性評分無顯著差異。 總體來看，這些模型可作為乳腺癌資訊工具，但在專業治療問題上不可靠，應在醫療專業人員指導下使用。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs）在複雜婦科癌症案例中的表現，主要針對三個模型：ChatGPT-4、Gemini Advanced和Copilot。研究使用了十五個臨床案例，六位專家根據多項指標評估模型的回應。結果顯示，Gemini Advanced的準確率最高，達81.87%，而ChatGPT-4和Copilot分別為61.60%和70.67%。雖然ChatGPT-4在遵循治療指導方針上稍好，但Gemini Advanced在答案的深度和焦點上更具優勢。研究指出，這些模型在婦科腫瘤學的臨床應用中有潛力，但仍需進一步精煉和評估。 PubMed DOI

本研究探討大型語言模型（LLMs）在膀胱癌管理中的表現。研究設計了100個臨床問題，評估六種LLMs的回應準確性。結果顯示，Claude-3.5-Sonnet以89.33%準確率最佳，ChatGPT-4為85.67%。GPT-3.5-Turbo經過兩階段訓練後，準確率從74.33%提升至100%。研究顯示，針對性訓練能顯著改善模型表現，並指出策略性改進可克服專業醫學應用中的限制。 PubMed DOI