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最近生成式人工智慧(AI)在皮膚科診斷的應用上有了新進展,但臨床準確性仍需進一步評估。一項研究比較了三個AI模型與專業皮膚科醫生的診斷表現,結果顯示這些AI模型的準確性與專家相當,甚至在某些罕見和複雜案例中表現更佳。不過,研究樣本量小且可能存在選擇偏差,未來需要更大且多樣化的數據集來驗證AI的臨床實用性。 PubMed DOI


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人工智慧(AI)在醫學,特別是皮膚科的應用,正逐漸改變醫療保健。根據一項對20項研究的回顧,ChatGPT在提升臨床實踐和病人支持方面展現了潛力。AI與皮膚科的結合,讓醫療服務有了重大進展,因為ChatGPT的對話能力和知識分享功能,讓病人和醫療提供者都能受益。隨著AI技術的持續進步,ChatGPT被視為推動醫療創新的重要角色。 PubMed DOI

最近在人工智慧(AI)和大型語言模型(LLMs)方面的進展,特別是在皮膚科,顯示出良好的潛力。本研究比較了Claude 3 Opus和ChatGPT(GPT-4)在分析皮膚鏡影像以檢測黑色素瘤的表現。結果顯示,Claude 3 Opus在惡性區分上表現較佳,敏感度和特異度均高於ChatGPT。雖然兩者在診斷上有其潛力,但仍存在錯誤,強調了AI與臨床醫生合作的重要性,以開發更可靠的診斷工具。 PubMed DOI

人工智慧(AI)在皮膚科的應用迅速發展,特別是 ChatGPT 成為患者教育和臨床決策的重要工具。本研究評估了 ChatGPT 在皮膚科的有效性與挑戰,發現其在回答常見皮膚病問題上表現良好,但在複雜病例診斷上仍有困難,且存在信息準確性和倫理問題。未來應謹慎整合 ChatGPT,解決數據隱私和算法偏見等挑戰,並強調其應輔助而非取代醫生的角色。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT-4在遠程皮膚科的應用,將其在圖像描述和診斷生成的表現與人類醫生進行比較。分析了154個遠程諮詢,結果顯示ChatGPT-4的第一診斷一致性為70.8%,前三名一致性達87.7%。此外,該聊天機器人的圖像描述準確率高達84.4%,超過人類醫生。這些結果顯示,ChatGPT-4在提升遠程皮膚科診斷和圖像分析方面具有潛力,暗示人工智慧在醫療領域的未來角色。 PubMed DOI

這項研究評估了多種人工智慧模型在診斷口腔潛在惡性病變(OPMLs)的準確性,特別是ChatGPT 3.5、4.0、4o和Gemini。研究使用42個案例和兩個數據集的影像進行測試。結果顯示,GPT 4o在文本診斷中表現最佳,正確回答27個案例,其次是GPT 4.0、3.5和Gemini。在影像識別方面,GPT 4o也優於Gemini。不過,這些模型的準確性仍未達到專家水平,顯示出中等到良好的協議程度。研究指出,雖然人工智慧在診斷OPMLs上有潛力,但整合進臨床實踐時需謹慎。 PubMed DOI

本研究探討ChatGPT-4在皮膚病變識別的有效性,特別是黑色素瘤的檢測。結果顯示,GPT-4在黑色素瘤的準確率為68.5%,敏感性52.5%,特異性72.5%,與臨床診斷有顯著差異。對於可疑病變的檢測表現較佳,但仍未能與臨床診斷完全匹配。研究指出,需改進算法並擴大數據集,以提升準確性和普遍性。限制因素包括樣本量小及數據來源的特定性。 PubMed DOI

本研究探討AI模型(如GPT-3.5和GPT-4)在急診科生成病症鑑別診斷的表現,並與急診科醫師的準確性進行比較。結果顯示,ChatGPT-4的準確率為85.5%,略高於ChatGPT-3.5的84.6%和醫師的83%。特別是在腸胃主訴方面,ChatGPT-4的準確性達87.5%。研究顯示AI模型在臨床決策中具潛在應用價值,建議未來進一步探索AI在醫療中的應用。 PubMed DOI

您的研究強調了將像 ChatGPT 這樣的 AI 工具整合進醫療保健的重要性,特別是在皮膚科領域。雖然 AI 有助於診斷黑色素瘤等疾病,但目前 ChatGPT 在準確性上仍有不足,顯示出持續研究和開發的必要性。未來的改進應著重於提升模型對醫療影像和臨床數據的理解,以更好地支持醫療專業人員的決策需求。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型(LLMs),如ChatGPT和Microsoft Bing Chat,在皮膚科、性病學和麻風問題上的回答效果。研究比較了這些AI模型與12位研究所學生的準確性,並評估了人工幻覺的情況。 研究於2023年8月進行,包含60個問題。結果顯示,Bing Chat的表現最佳,平均正確率為78.2%,ChatGPT為59.8%,人類受訪者則為43%。Bing Chat在簡單和中等難度問題上表現更佳,而ChatGPT在較難問題上較強。研究指出,儘管LLMs表現優於人類,但在某些領域準確性仍不足,需制定規範以防止濫用。 PubMed DOI

這項研究提出了一種新穎的人工智慧方法,幫助皮膚科醫生診斷皮膚疾病,模擬專業診斷過程。它結合了影像分析、語言模型和機器學習工具,採用多種AI技術來提升決策能力。測試數據集顯示,準確率達87%,顯示出良好的推理和診斷能力。這項研究不僅驗證了AI在皮膚科的應用潛力,還提出了未來實施的策略框架,以改善病人經驗。 PubMed DOI