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這項研究評估了歐洲放射學會的iGuide臨床決策支持系統（CDSS）對德國三所大學醫院醫師在醫學影像訂單適當性上的影響。研究為期2.5年，涵蓋26個科別，分為介入組和對照組。結果顯示，實施CDSS後，介入組的不適當影像請求比例從7.6%降至6.4%，對照組則從6.3%降至5.2%。然而，兩組之間的差異並未達到統計顯著性，因此CDSS在這些醫院中未能顯著改善影像訂單的適當性。臨床試驗登記號：NCT05490290。 PubMed DOI ♡

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多學科團隊（MDTs）在癌症護理中非常重要，但需要專家投入大量時間，導致醫療成本上升。最近大型語言模型（LLMs）的進展，可能提升臨床決策的效率，並降低MDT的相關成本。 一項針對171名新診斷前列腺癌患者的研究比較了兩個LLMs（chatGPT-4和Claude-3-Opus）與MDT會議的建議。結果顯示，LLMs的遵循率高達93%。不一致的情況主要因為臨床資訊不足。研究顯示，LLMs能生成準確的治療建議，未來有潛力簡化MDT流程，讓專家專注於更複雜的案例，並降低醫療成本。 PubMed DOI

這項研究評估了一項針對急診部門老年重病患者的多元介入措施，從2018年到2022年在美國29個急診部門進行。介入措施包括多學科教育、溝通模擬、臨床決策支持及工作人員反饋。結果顯示，住院率從64.4%輕微下降至61.3%，但未達統計顯著性。其他醫療使用情況及六個月存活率也無顯著變化。總體而言，這項措施對老年重病患者的住院率及醫療利用未見明顯影響。研究已在ClinicalTrials.gov註冊，識別碼為NCT03424109。 PubMed DOI

這項研究評估了四種臨床試驗匹配工具（Klineo、ScreenAct、Trialing 和 DigitalECMT）在癌症患者獲取治療創新方面的效果，研究地點為 Centre Leon Berard 的分子腫瘤委員會。分析157名患者後發現，平均每位患者獲得2.19個臨床試驗建議，但38%的患者沒有任何建議。這些工具的精確度和召回率都偏低，分別約為0.33和0.32。使用所有工具可增加26%的試驗選擇，且結合大型語言模型可提升性能5%。研究建議需有專家監督並推動匹配技術進步。 PubMed DOI

這項研究探討經過微調的大型語言模型（LLM）在放射科CT檢查協議分配中的應用。研究分析了4,268例對比增強的胸部和腹部CT，並根據臨床指徵等訓練LLM。經過15個時期的微調後，模型準確率達到0.923和0.963，靈敏度為0.907。 評估結果顯示，LLM提升了住院醫師和放射科醫生的準確性，住院醫師的準確率從0.913提升至0.936，且閱讀時間分別縮短14%和12%。總體而言，LLM能有效提升CT協議的效率與診斷準確性。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT和Gemini在根據歐洲放射學會iGuide解釋成人腦部CT轉診的表現。結果顯示，歐洲影像轉診指導方針的採用不佳，導致許多不必要的CT掃描。雖然ChatGPT在分析美國指導方針時表現良好，但在這項研究中，兩個聊天機器人在辯護CT轉診方面的表現有限，特別是對模糊案例。研究建議，雖然聊天機器人有潛力，但仍需改進以應對真實世界的挑戰。自訂預測模型的表現則顯著優於聊天機器人。 PubMed DOI

這項研究探討了一個基於GPT-4的大型語言模型（LLM）在評估肌肉骨骼MRI掃描請求的有效性，特別針對放射學領域。這個模型結合了來自33項美國放射學會的適當性標準，並在70個虛構案例上測試。結果顯示，優化後的LLM準確率達92.86%，明顯優於基準模型和標準GPT-4，且在處理臨床資訊不足的案例時特別有效。這顯示出其在放射學臨床決策支持中的潛力。 PubMed DOI

這項研究探討了人工智慧（AI）輔助對醫生在胸痛分診中的決策影響，特別是人口統計偏見。50位美國醫師觀看白人男性或黑人女性病人的視頻，並在接受GPT-4建議前後回答臨床問題。結果顯示，AI輔助使白人男性病人的決策準確率從47%提升至65%，黑人女性則從63%提升至80%，改善幅度均為18%。研究未加劇偏見，顯示AI能提升決策並確保公平醫療。90%的醫生認為AI未來將在臨床決策中扮演重要角色，顯示其解決不平等問題的潛力。 PubMed DOI

這項研究探討醫學生在臨床案例評估中使用不同的臨床決策支持系統（CDSS）表現。學生分為三組，分別使用臨床實踐指導方針（CPG）、線上資料庫（OR）和ChatGPT。結果顯示，使用ChatGPT的組別回答速度較快，但在準確性上，CPG表現最佳。研究強調在醫學教育中有效使用大型語言模型（如ChatGPT）的潛在好處與風險，並建議應加強相關訓練，以降低誤用風險。 PubMed DOI

這項研究評估了一個基於檢索增強生成（RAG）技術的病人資訊助手（PIA）聊天機器人在提供CT前資訊的可行性與有效性，並與傳統醫生諮詢比較。研究對象為86名預定接受CT的病人，隨機分為PIA組和對照組。 主要發現包括：兩組在資訊清晰度和理解度上相似，但對照組在減輕病人擔憂方面更有效。PIA組的諮詢時間顯著較短。放射科醫生對PIA的評價也很高。總結來說，PIA有效提供CT前資訊並縮短諮詢時間，但醫生在解決病人擔憂方面表現更佳。 PubMed DOI

目前獨立專家在判斷是否該做電腦斷層（CT）檢查時，準確度還是比 GPT-4 和 Claude-3 Haiku 這些 AI 模型高。雖然 AI 在判斷掃描部位還可以，但在選擇檢查方式和顯影劑上就比較不準。現在還不適合完全靠 AI 處理 CT 轉介，但如果結合專家審核，應該能提升效率和品質。未來還需要更多研究，才能安全導入臨床。 PubMed DOI