研究評估了基於GPT-4結構的Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT) 在神經放射學的診斷表現，使用了《美國神經放射學雜誌》中的100個案例。ChatGPT在診斷上達到50%的準確率，不同解剖位置的準確性沒有太大差異，但在大腦中樞神經系腫瘤的案例中，準確性稍微較低。 PubMed DOI

像ChatGPT這樣的AI工具在臨床描述分析方面表現優異，尤其在腫瘤學和COVID-19症狀診斷上。一篇討論了ChatGPT在神經康復領域的潛力的評論指出其設計、醫學應用、自然語言處理技能和限制。研究提出案例來評估ChatGPT在臨床推理的能力，結果顯示生成式AI可協助醫師制定更有效的診斷和個人化預後策略，增進神經康復實踐。 PubMed DOI

這項研究探討了不同人工智慧模型在精神醫學診斷的表現，包括GPT-3.5、GPT-4、Aya和Nemotron。由於病人主觀報告的影響，準確診斷常常困難。研究使用20個DSM-5的臨床案例，結果顯示GPT-3.5和GPT-4在準確性和推理上優於其他模型，尤其在診斷精神病和雙相情感障礙方面表現突出，但在某些情況下則不佳。研究建議，人工智慧有潛力改善精神科診斷，但其他模型需進一步改進，未來應擴展數據集以增強診斷能力。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT在神經學診斷中的輔助潛力。研究人員使用神經學專家的合成數據，評估ChatGPT對各種神經疾病的診斷準確性。結果顯示，ChatGPT的準確率介於68.5%到83.83%之間，與專家神經科醫生的81.66%相當，且高於一般醫生的57.15%。這顯示人工智慧工具如ChatGPT有助於提升臨床診斷的準確性，特別是在神經學領域，未來有望改善醫療實踐和診斷過程。 PubMed DOI

這項研究強調大型語言模型（LLMs）在臨床任務中的可靠性，特別是針對認知測試（如MMSE和CDR）的信息提取。經過分析135,307份臨床筆記，最終使用765份進行比較，結果顯示ChatGPT（GPT-4）在準確率、敏感性和精確度上均優於LlaMA-2。研究指出，ChatGPT在減少錯誤和幻覺方面表現較佳，並可能改善癡呆症的識別與治療。總之，這強調了對LLMs進行嚴格評估的重要性，以便更好地整合到醫療實踐中。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4在住院神經科的診斷準確性，並與顧問神經科醫師進行比較。研究使用Epic電子健康紀錄的病人數據，CG4為51位病人生成了初步診斷和治療計畫。結果顯示，CG4的平均得分為2.57，顧問醫師為2.75，整體成功率相近（CG4為96.1%，顧問醫師為94.1%）。雖然顧問醫師的全面診斷可能性略高，但CG4仍被視為神經科有價值的診斷工具。未來需進一步研究以驗證這些結果。 PubMed DOI

這項研究評估了四個大型語言模型（LLMs）在心理健康診斷和治療的能力，包括Gemini 2.0、Claude 3.5、ChatGPT-3.5和ChatGPT-4。主要發現顯示，ChatGPT-4在診斷憂鬱症和PTSD方面優於人類專業人士，但在複雜案例如早期精神分裂症的準確率僅55%。LLMs提供的治療建議較為多樣，但專業人士則偏好具體的精神科諮詢。總體來看，雖然LLMs能協助診斷和治療計畫，但在複雜情況下仍需專業監督。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4o在識別MRI影像及診斷腦腫瘤的表現，並與經驗豐富的放射科醫師進行比較。研究涵蓋46名腦腫瘤患者的術前MRI影像。結果顯示，ChatGPT-4o識別病變的準確率為95.7%，但在定位病變和區分腦外、腦內病變方面表現不佳。其診斷成功率僅為56.8%，遠低於放射科醫師的90.9-93.2%。雖然ChatGPT-4o在某些特徵識別上表現良好，但在診斷上仍需改進，未來有潛力成為放射科醫師的輔助工具。 PubMed DOI

本研究評估ChatGPT 4 Omni在診斷神經認知障礙的準確性，並與早期版本比較。研究分為兩部分，第一部分分析其與臨床醫生的診斷一致性，涉及12,922名老年人，結果顯示有一定的關聯性，但準確性仍不足以獨立使用。第二部分則使用537名老年人的數據，未顯示顯著一致性。結論指出，雖然ChatGPT 4 Omni有潛力，但仍需改進與訓練，以提升其在臨床中的應用效果。 PubMed DOI

你的研究聽起來真的很有趣，針對皮膚科的重要領域進行探討。評估像 ChatGPT-4o 這樣的 AI 模型在分類皮膚病變的準確性，能提供臨床應用的寶貴見解。 特別是你提到使用皮膚鏡影像在區分鱗狀細胞癌 (SCC) 和基底細胞癌 (BCC) 上的限制，這點非常重要，因為這兩種皮膚癌的治療和預後差異很大。 如果你有具體的研究發現、方法或結論想分享，隨時可以告訴我！ PubMed DOI