這項研究探討生成式人工智慧（AI）在兒童牙科的應用，針對20個臨床問題收集了三個AI模型的回應，並由六位專家進行評分。結果顯示，這些AI模型的平均得分超過3，整體平均為3.34，特別是在「監護人的諮詢」和「系統性疾病」方面得分較高，顯示出AI在兒童牙科的潛力，尤其作為診斷支持工具。 PubMed DOI

這項研究評估了AI模型ChatGPT在提供有關哮喘的資訊準確性。醫療專業人員針對成人哮喘知識問卷評估其表現。結果顯示，ChatGPT在病因學和病理生理學方面表現優異，準確率達100%；但在藥物資訊方面僅有70%的準確率，與藥物相關的回答更低，只有30%。雖然ChatGPT在資訊一致性上表現良好，但在藥物資訊上仍需改進，顯示其作為哮喘教育工具的潛力。 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

這項研究評估了六款人工智慧應用程式在回答脫落牙齒緊急處理問題的表現。測試的應用程式包括不同版本的ChatGPT、Perplexity、Gemini和Copilot。結果顯示，ChatGPT 4.0的準確率最高，達95.6%，而Perplexity最低，僅67.2%。除了ChatGPT 4.0外，其他聊天機器人都不夠可靠。研究建議將國際牙科外傷學會的指導方針納入聊天機器人的資料庫，以提升準確性和可靠性。 PubMed DOI

這項研究探討了先進的人工智慧演算法及大型語言模型（LLMs），特別是OpenAI的ChatGPT，對牙科診斷的影響。透過公開數據集，這些模型提升了醫療專業人員的診斷能力，改善了患者與醫療提供者的溝通，並提高了臨床效率。ChatGPT-4的推出預期將對口腔外科產生重大影響。本文回顧了LLMs在牙科診斷的應用，並提出未來研究方向，評估人工智慧在醫療領域的潛力與挑戰。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型ChatGPT在系統性回顧和統合分析中的表現，特別是在脊髓刺激後情緒功能的數據上。結果顯示，ChatGPT在標題和摘要篩選的準確率為70.4%，而全文篩選的準確率為68.4%。在數據整合方面，ChatGPT的準確率達到100%。雖然在篩選任務中表現中等，但在數據整合上表現優異。研究指出，人工智慧能提升系統性回顧的效率，但仍需人類監督以確保研究質量。 PubMed DOI

這項研究評估了六個大型語言模型（LLMs）在兒童牙科的有效性，包括Google的Gemini、OpenAI的ChatGPT系列和微軟的Copilot。研究者提出十個臨床問題，並由兩位評估者根據0到10的標準進行評分。結果顯示，ChatGPT-4得分最高（8.08），其次是Gemini Advanced（8.06）和ChatGPT-4o（8.01）。雖然LLMs在支持兒童牙科方面有潛力，但專業人員應批判性地使用這些工具，並不應完全依賴。 PubMed DOI

隨著微塑料對健康影響的關注增加，對高品質數據的需求也隨之上升。目前的質量保證和控制（QA/QC）框架因手動評估耗時且不一致而面臨挑戰。本研究探討利用人工智慧（AI），特別是大型語言模型（LLMs），如ChatGPT和Gemini，來提升微塑料研究中的QA/QC過程。研究結果顯示，AI能有效提取信息並評估研究可靠性，顯示出在環境科學中標準化微塑料風險評估的潛力。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT-4在回答口腔及顏面外科疾病問題的有效性，這些疾病影響全球約35億人。研究使用思維鏈（CoT）方法，評估其在提升公眾對疾病預防和早期檢測認識的表現。專家從全國牙醫執照考試中選取了130道開放式問題和1,805道選擇題。結果顯示，CoT方法顯著提升了ChatGPT-4在開放式問題的準確性和整體表現，選擇題準確性也提高了3.1%。研究強調，ChatGPT-4不應取代醫療專業人員。 PubMed DOI

人工智慧（AI）正在改變牙科領域，特別是ChatGPT等工具在診斷和治療計畫中展現潛力。本研究調查了384名印度馬哈拉施特拉邦的牙科學生和教職員對ChatGPT的認知與使用情況。結果顯示，87.2%的受訪者認識到ChatGPT的AI特性，研究生對其知識和使用意願較高，但教職員對數據隱私的擔憂更重。為了更好地整合AI於牙科教育，需開發針對性的培訓計畫。 PubMed DOI