研究比較了三個大型語言模型在提供喉癌資訊的表現，發現ChatGPT 3.5比ChatGPT 4.0和Bard更可靠安全。耳鼻喉科專家、初級醫師和非醫學評審參與評估，認為ChatGPT 3.5的回應安全性和質量最佳。總結來說，像ChatGPT 3.5這樣的語言模型對尋求喉癌資訊的患者是有價值的資源。 PubMed DOI

研究評估大型語言模型（LLMs）提供脈絡膜黑色素瘤資訊的準確性，比較三個LLMs，專家審查結果顯示ChatGPT在醫療建議上最準確，手術前後問題上與Bing AI相似。回答長度不影響準確性，LLMs可引導患者尋求專業建議，但在臨床應用前仍需更多微調和監督。 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

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

這項研究評估了大型語言模型（LLMs），如ChatGPT和Gemini，對黑色素瘤病人問題的回答效果，並與荷蘭的病人資訊資源（PIRs）比較。結果顯示，ChatGPT-3.5在準確性上表現最佳，而Gemini在完整性、個人化和可讀性方面優秀。荷蘭的PIRs在準確性和完整性上表現穩定，某網站在個人化和可讀性上特別強。整體來看，LLMs在大多數領域超越PIRs，但準確性仍需加強，且LLM的可重複性隨時間下降。研究強調，LLMs需提升準確性和可重複性，才能有效取代或補充傳統PIRs。 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

這篇評論分析了大型語言模型（LLMs）在癌症研究中的應用，涵蓋2017至2024年間的相關文獻，共找到59篇文章，分為定量研究、聊天機器人研究及質性討論。研究顯示LLMs在自然語言處理上具優勢，並在臨床支持和數據管理中展現潛力。質性研究則探討風險與倫理問題。評論強調，雖然LLMs能提升癌症護理的數據分析和病患互動，但也需注意數據偏見和倫理挑戰，呼籲對其使用進行監管和持續評估，以確保負責任的應用。 PubMed DOI

子宮頸癌是全球健康的重要議題，尤其在資源有限的地區。這項研究探討大型語言模型（LLMs）在子宮頸癌管理中的潛力，評估了九個模型的準確性和可解釋性。結果顯示，ChatGPT-4.0 Turbo表現最佳，得分為2.67，顯示其在提供可靠回應方面的有效性。研究還利用LIME增強模型的可解釋性，對醫療專業人員建立信任至關重要。雖然專有模型表現良好，但醫學專用模型的表現未如預期，未來仍需進一步研究以了解LLM在醫療中的應用。 PubMed DOI

這項研究探討使用者對大型語言模型（LLM）驅動的聊天機器人（如ChatGPT）提供的健康資訊的看法，與傳統線上資源相比。結果顯示，98%的參與者仍主要依賴搜尋引擎尋找健康資訊，只有21.2%使用聊天機器人。大多數人尋求健康狀況資訊，但對於用藥建議和自我診斷的需求較低。雖然LLM聊天機器人逐漸受到年輕族群的青睞，但使用者在遵循建議時仍較為謹慎。研究強調提高準確性和透明度對於健康資訊的安全性至關重要。 PubMed DOI