這項可行性研究探討了人工智慧（AI），特別是Chat-GPT在急性婦產科緊急情況中的應用。研究中使用了十個虛構案例，Chat-GPT提供的分診和管理建議經過人類專家的審查。結果顯示，Chat-GPT的分診結果與人類評估者相近，管理建議也獲得高評價，顯示其具備提供結構化建議的能力。不過，評估者指出在緊急程度的感知上有些微差異，強調人類監督的重要性。總體而言，研究建議將Chat-GPT與人類專業知識結合，以確保最佳病人護理。 PubMed DOI

本研究評估了人工智慧（AI），特別是OpenAI的自然語言處理技術，對胸腔多學科腫瘤委員會（MTB）決策的幫助。研究納入2023年1月至6月診斷為非小細胞肺癌的52位病患，AI模型生成的建議與MTB決策的一致性達76%，Kappa指數為0.59，手術建議的一致性更高，重複案例後達92.3%。結果顯示，AI可成為多學科腫瘤委員會決策的有力支持工具。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT和Gemini在複雜腫瘤病例中的醫療決策有效性，並與多學科腫瘤委員會（MTB）專家進行比較。研究在墨西哥城的醫療中心進行，回顧了98個病例。結果顯示，AI系統在影像學檢查的協議程度較低，但在手術和放射治療方面則中等。ChatGPT在手術和化療決策上表現優於Gemini。研究指出，這兩個AI系統在腫瘤學上有潛力，但仍需進一步研究以提升其臨床應用。 PubMed DOI

這項研究比較了兩個人工智慧模型，ChatGPT-4o (Omni) 和 Gemini-pro，在婦科腫瘤學的臨床問題解決上。研究分析了700個問題，結果顯示Omni在準確性和遵循臨床指導方針上明顯優於Gemini-pro。基本開放式問題的平均得分分別為5.9和5.1，複雜問題則為5.6和4.2。Omni的回應更準確，且隨著時間表現持續改善，顯示其在臨床應用中的潛力。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在根據病患醫療紀錄生成早期乳腺癌治療選項的準確性。使用2024年初的多學科團隊會議紀錄，測試了三個AI模型：Claude3-Opus、GPT4-Turbo和LLaMa3-70B。結果顯示，Claude3-Opus準確率86.6%，GPT4-Turbo為85.7%，LLaMa3-70B則為75.0%。兩者在輔助內分泌和靶向治療上表現良好，但在輔助放射治療上則有高估的情況。研究建議需進一步探討這些模型在臨床上的實際應用。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4o在協助乳房疾病手術規劃時，雖然能給出清楚且結構良好的建議，但在手術細節和風險評估上還不夠完善，且回答內容需要較高的閱讀理解能力。現階段它只能當作輔助工具，無法取代專業醫師，未來還需更多開發和專家驗證才能臨床應用。 PubMed DOI

AI在婦產科醫學應用越來越廣，像機器學習和ChatGPT能提升診斷和治療效率，也幫助循證醫療。不過，大家還是會擔心AI的準確度和可靠性。AI應該當作醫師的輔助工具，不能完全取代臨床判斷。未來會持續強化個人化醫療，AI應用也會越來越普及，幫助改善病患照護品質。 PubMed DOI

這項研究發現，雖然ChatGPT-4o和腫瘤委員會在治療建議上各自有高度一致性，但兩者的建議常常不同。醫師普遍較認同腫瘤委員會的決策，且這差異有統計意義。顯示目前AI還無法取代專家處理複雜癌症個案的臨床判斷。 PubMed DOI

研究團隊把GPT-4和專業腫瘤醫學工具結合，開發出能自主做臨床決策的AI代理。測試20個複雜癌症案例時，AI選對工具的機率有87.5%，臨床決策正確率91%，引用指引正確率75.5%。這套系統比單用GPT-4準確率高出許多，證明結合語言模型和專業工具能大幅提升癌症照護決策品質。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4在乳癌和婦科癌症治療建議上表現尚可，乳癌案例與專家意見一致率最高達84%。雖然經過多次提示後表現有提升，但在正確性、完整性及手術、基因檢測建議上仍有限制。未來AI可輔助臨床決策，但專家把關還是很重要。 PubMed DOI