研究評估了ChatGPT在處理細菌感染和抗生素敏感性相關問題以及臨床案例中的效果。結果顯示ChatGPT在回答理論問題表現不錯，但在臨床案例管理上有限制，例如識別抗藥機制和抗生素處方。ChatGPT可作為醫學教育和分析工具，但不宜取代專家諮詢在複雜決策中的重要性。 PubMed DOI

這項研究評估了三個大型語言模型（LLMs）—ChatGPT-3.5、ChatGPT-4.0 和 Google Gemini 在回答乙型肝炎病毒（HBV）相關問題的表現。醫療專業人員對其準確性進行評分，並評估可讀性。 主要發現包括： - 所有 LLM 在主觀問題上得分高，ChatGPT-4.0 準確性最高。 - 在客觀問題上，ChatGPT-4.0 準確率為 80.8%，優於其他兩者。 - ChatGPT-4.0 在診斷上表現佳，Google Gemini 在臨床表現強勁。 - 所有 LLM 的可讀性分數高於標準八級，對一般讀者來說可能過於複雜。 結果顯示，LLMs，特別是 ChatGPT-4.0，可能成為有關 HBV 的資訊工具，但不應取代醫生的個人化建議。 PubMed DOI

抗微生物抗藥性（AMR）對全球健康構成嚴重威脅，預計到2050年每年可能造成1000萬人死亡。為了有效應對，公共衛生訊息需針對不同受眾調整。本研究評估了ChatGPT-4生成適合文化和語言的AMR意識內容的能力。專家們識別了AMR的主要貢獻者，並開發了多語言的內容。雖然ChatGPT-4在生成定制內容方面顯示潛力，但質量差異顯著，需專業審查。未來研究應聚焦於完善提示和整合反饋，以提升內容有效性。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs），如ChatGPT-3.5、ChatGPT-4和Google Bard，在提供疾病流行病學數據的準確性。研究設計了21個問題，並將其提交給每個模型兩次。結果顯示，ChatGPT-4的準確率最高，達76.2%，其次是Bard的50.0%和ChatGPT-3.5的45.2%。雖然ChatGPT-4表現較佳，但三者皆存在不準確性和參考文獻問題，限制了它們在醫藥和學術界的實用性。 PubMed DOI

Rodriguez-Nava 等人進行了一項概念驗證研究，探討如何利用安全的大型語言模型（LLM）來獲得醫療數據的批准。他們的研究專注於回顧性識別中心靜脈導管相關血流感染（CLABSIs），這是一種特定的醫療相關感染（HAI），並使用真實病人的數據進行監測。研究結果顯示，LLMs 有潛力顯著提升 HAI 監測的效率，並能部分自動化或簡化這個過程。 PubMed DOI

公共衛生干預措施如疫苗接種和社交距離的成效，依賴於公眾的支持與遵守。社交媒體成為評估公眾參與的重要工具，但在緊急情況下，缺乏即時監測可能導致反應延遲。為此，我們開發了PH-LLM（公共衛生大型語言模型），專注於即時公共衛生監測，並建立了多語言數據集。PH-LLM在多項任務中表現優於其他模型，顯示其在公共衛生資訊監測上的潛力，能有效增強政策制定與危機應對。此研究部分由NIH贈款支持。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs），如ChatGPT 3.5、ChatGPT 4.0和Gemini，對自體免疫疾病臨床問題的回答效果。共提出46個問題，並由專家根據五個質量維度進行評估。結果顯示，ChatGPT 4.0在所有維度上表現優於其他兩者，平均得分為199.8，顯示其在相關性、正確性、完整性、有用性和安全性方面的顯著優勢。整體而言，ChatGPT 4.0在提供準確且有用的醫療資訊上，顯示出更高的效能，顯示大型語言模型在醫療服務中的潛力。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4o在分析敗血症患者臨床紀錄、評估抗生素和導管管理上表現不錯，但在隔離措施和壓瘡辨識上有失誤。整體來說，LLMs有潛力成為臨床感染控制的輔助工具。 PubMed DOI

這項研究比較了ChatGPT、Gemini和Copilot在回答結核病問題的表現。ChatGPT整體表現最佳，資訊最相關；Gemini在預防控制方面較強；Copilot在疾病管理上較弱。三者在診斷表現差不多。共同缺點是缺乏來源和不確定性標註。總結來說，三款AI都能回答結核病問題，但資訊透明度和參考來源還有待加強，這對醫療應用很重要。 PubMed DOI

這項研究比較了10款大型語言模型在提供梅毒資訊的表現，發現ChatGPT 4.0和Claude的正確率最高，但有些模型在複雜議題上表現不佳，還會出現過時或錯誤的資訊。只有六成AI生成內容能直接用於臨床，顯示專家審核仍不可或缺。 PubMed DOI