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這篇文章探討了一個醫療聊天機器人的框架,目的是提升放射治療的教育。重點在於準確性、可靠性、隱私和倫理等關鍵因素,並展望未來的創新。文章回顧了現有研究,評估了聊天機器人的表現,指出內容準確性、偏見及與現有系統整合的挑戰。分析顯示,自然語言處理、個性化學習和沉浸式技術有進步潛力。若能在倫理和可靠性基礎上開發,這類聊天機器人將可能成為未來醫療教育的重要工具。 PubMed DOI


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一個新的醫療保健聊天機器人已經開發,使用了大型語言模型和癌症實踐指南,為患者提供正確的健康資訊。這個機器人整合了117萬個標記的元數據集,並在Python 3.9中實施AI引導。為了確保擴展性,採用了OpenAI和LangChain框架,ChatGPT3.5提供了用戶友善的對話。從2023年9月到2024年1月,用戶可以選擇癌症類型和語言進行互動,回應的表現評分為90.98 ± 4.02。這個AI引導機器人的目標是幫助癌症患者快速獲得正確的醫療資訊。 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

這項研究探討了使用ChatGPT作為醫學教育中的標準化病人,特別是在病史採集方面。研究分為兩個階段:第一階段評估其可行性,模擬炎症性腸病的對話並將回應分為好、中、差三類。第二階段則評估其擬人化、臨床準確性和適應性,並調整提示以增強回應。 結果顯示,ChatGPT能有效區分不同質量的回應,經過修訂的提示使其準確性提高了4.926倍。整體而言,研究表明ChatGPT可作為模擬醫學評估的工具,並有潛力改善醫學訓練。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型(LLMs)在提供前列腺癌放射治療病人教育的有效性,並納入臨床醫生和病人的反饋。研究中針對六個常見問題,評估了ChatGPT-4、Gemini、Copilot和Claude的回答。結果顯示,雖然所有模型的回答被認為相關且正確,但可讀性較差。病人對ChatGPT-4的評價較高,認為其回答易懂且有信心。整體而言,LLMs在病人教育上有潛力,但準確性和可讀性仍需改進,未來需進一步研究以提升其效益。 PubMed DOI

這項研究發現,GPT-4在回答放射治療常見問題時,比GPT-3.5表現更好,但兩者的回答對一般人來說還是太難懂,也有可能出現錯誤資訊。建議在正式用於病人前,還需要加強內容的易讀性和正確性。 PubMed DOI

大型語言模型在腫瘤醫學應用越來越多,能提升資訊取得效率、減輕醫師負擔,但準確性和幻覺問題仍讓人擔心,需醫師監督。現有研究多聚焦於問答、診斷和治療管理,雖然相關技術持續進步,但在廣泛臨床應用前,還需更多驗證和提升準確性。 PubMed DOI

這篇回顧整理了17篇關於ChatGPT在醫療應用的研究,發現它在病患照護、臨床決策和醫學教育上有潛力,應用範圍廣泛。不過,目前多數研究品質普通,且在倫理、法律和準確性上還有疑慮。未來需要更完善的指引和政策,才能確保安全可靠地使用。 PubMed DOI

這項研究開發了一套用於提升核醫療診斷治療的聊天機器人架構,透過情境增強(RAG)讓大型語言模型能查找相關研究資料。測試五款主流LLM後發現,RAG能明顯提升答案品質,尤其CLAUDE 3 OPUS和GPT-4O表現最好。研究也提醒,目前問題範圍有限,未來應擴大題目多樣性並比較人類與AI的評分。 PubMed DOI

ChatGPT 在醫學教育上有助於個人化學習、自動評分和語言支援,但也有資訊正確性、倫理、隱私和透明度等問題,還可能影響批判性思考。特別是在癌症教育等敏感領域,需加強規範和指引,才能安全有效運用。 PubMed DOI

這項研究發現,ChatGPT能幫助腦膜瘤患者了解診斷和治療,特別是在放射線治療後的衛教上。大多數患者覺得ChatGPT的回答清楚又正確,六成願意未來再用。醫師也認同內容大致正確,但提醒部分細節、尤其副作用說明還不夠完整。整體來說,ChatGPT適合當作衛教輔助工具,但還是需要醫師把關。 PubMed DOI