OpenAI最新的AI模型GPT-4在醫學應用特別是骨科方面有顯著進展。研究顯示，GPT-4在回答骨科問題時比GPT-3.5更準確，接近骨科住院醫師水準，甚至超越普通實習生。這顯示AI模型的進步，未來可能在臨床上有更廣泛的應用。 PubMed DOI

研究比較三種人工智慧工具在骨科臨床決策上的表現，發現ChatGPT 4與人類回應最一致。然而在爭議案例中，人工智慧工具表現較不準確，顯示仍有改進空間。在臨床應用上需謹慎整合，未來研究應專注於開發專用臨床人工智慧工具以提升效能。 PubMed DOI

研究比較ChatGPT和BARD在回答骨科手術問題上的表現，結果發現BARD較優秀，而ChatGPT在運動醫學方面表現較好。兩者在基礎科學方面表現不錯，但在應用問題上稍遜。與骨科住院醫師相比，人工智慧模型排名較低。ChatGPT有學習潛力，但未通過ABOS考試。 PubMed DOI

AI在醫學領域，尤其是骨科，有許多潛力。骨科研究者若對AI有興趣，需先建立AI基礎知識。這份指南包含AI分類、機器學習任務、監督學習等內容，並深入探討神經網路、深度學習、自然語言處理和生成式AI。目的是讓骨科研究者為跨領域合作做好準備。 PubMed DOI

人工智慧如ChatGPT聊天機器人是強大工具，可廣泛應用，包括醫學領域。儘管提供個人化回應，使用者需注意偏見和道德問題。醫療人員可利用ChatGPT，但需驗證資訊。整合人工智慧於骨科可提升患者照護，但應謹慎使用。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT 4.0在2019年骨科住院醫師訓練考試中的表現。結果顯示，ChatGPT在純文字問題的正確率為49%，而帶有圖片的問題為48%。當圖片描述由AI生成時，表現下降6%。整體來看，ChatGPT的表現低於所有住院醫師班級，尤其比一年級住院醫師低4%。研究指出，雖然ChatGPT在醫學考試中有一定能力，但仍未達到住院醫師的水準，顯示AI在醫學教育中的潛力與限制。 PubMed DOI

骨科醫生對人工智慧（AI）的潛力越來越感興趣，特別是在2022年ChatGPT發布後，許多文章探討大型語言模型（LLMs）在骨科的應用。雖然研究顯示這些模型在處理骨科主題時的準確性不錯，但大多數研究重複性高，未能探索新領域。LLMs在數據處理和模式識別上表現優異，應鼓勵創意思考，尋找AI的新應用，以提升病患護理。期刊應支持這些創新研究，發掘AI如何改變骨科實踐，改善病患治療結果。 PubMed DOI

這項研究探討了生成式人工智慧，特別是ChatGPT，對骨科文獻的影響，分析了AI生成文章的普遍性、AI檢測器的準確性，以及文章特徵與被判定為AI生成的可能性之間的關係。研究分析了240篇2023年後的骨科期刊文章，並發現AI檢測器能有效識別AI生成內容，但有些檢測器表現不佳。雖然AI生成文本的比例略有增加，但與期刊、文章類型或提交時間等因素並無一致關聯。結論強調需謹慎監督以維護研究完整性，並進一步發展AI檢測工具。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）在醫學教育，特別是骨科訓練中，展現出顯著潛力。它能提供個性化學習、即時解釋及沉浸式模擬，提升學習效果。然而，挑戰如準確性、偏見及倫理問題仍需克服。目前的AI模型如ChatGPT在骨科考試中表現不佳，顯示需進一步發展。未來研究應聚焦於優化AI模型、建立倫理實踐及評估學習成果，以確保生成式AI能有效融入骨科教育，創造更具吸引力的學習環境。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4在急診室常見骨科情境中的表現，並與四位專科醫生進行比較。研究涵蓋20個問題，涉及診斷、管理及病人諮詢等方面。結果顯示，AI在回應的完整性、幫助性和質量上均優於人類醫生，且準確性無顯著差異。特別是在遠端橈骨骨折和外側踝骨骨折的回應上，AI表現尤為出色。整體而言，AI在急診骨科諮詢中展現出高質量建議的潛力，未來可望增強臨床決策。 PubMed DOI