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這項研究探討了GPT-4在提供未破裂顱內動脈瘤(UIAs)患者治療建議的能力。研究發現,GPT-4能分析臨床資訊並生成建議,且未出現事實錯誤,但在25%的案例中未提供具體建議。專家對其建議的評分中位數為3.4分,且與神經血管委員會的決策一致性為65%。專家對AI的輔助能力共識程度偏低。總體而言,GPT-4的具體性和對科學證據的依賴尚不足以取代專業決策,建議進一步評估其臨床應用能力。 PubMed DOI


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人工智慧(AI)如ChatGPT-4正在改變醫療保健,特別是在脊椎轉移的治療決策上。本研究評估了ChatGPT-4在五個脊椎轉移案例中的表現,並與五位經驗豐富的脊椎外科醫生進行比較。結果顯示,ChatGPT的建議在73%的案例中與醫生一致,但多數建議偏向一般性,缺乏具體臨床指導。這顯示出AI在複雜醫療決策中的潛力與限制,未來需進一步研究以提升其應用效果。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4o在多學科肉瘤腫瘤委員會中的決策支持效果。研究設計了五個病患案例,並由專家小組評估AI的建議。專家根據理解能力、治療建議、術後護理等五個類別進行評分,結果顯示ChatGPT-4o的平均分數為3.76,外科專業得分最高(4.48),而放射腫瘤科得分較低。研究指出,雖然ChatGPT-4o在外科決策上有潛力,但在其他領域仍需改進,臨床醫師應了解其優缺點,以便更好地應用於臨床。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在分析葡萄膜黑色素瘤患者案例並提供治療建議的能力。研究回顧了40名患者的案例,發現ChatGPT的手術建議準確性為55%,排除眼球摘除後提高至75%。與三位專家的建議一致性分別為50%、55%和57%,在排除眼球摘除後則提升至70%至75%。雖然ChatGPT在簡單案例中表現不錯,但在處理更複雜的情況時仍有其限制,顯示出需要更全面的患者評估。 PubMed DOI

這項研究探討了OpenAI的生成式AI模型o1作為虛擬醫療助手(GPT-NS)在周邊神經手術決策中的應用。透過模擬五個臨床情境,AI協助外科醫生處理病歷、診斷和治療計畫,並提供案例摘要。神經外科專家和住院醫師評估GPT-NS的表現,平均得分4.3。雖然AI在理解臨床問題和案例呈現上表現優異,但在診斷排序和治療建議上仍需改進。研究強調專家評估AI輸出的重要性,並建議未來應提升AI能力並整合進手術流程。 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

這項研究評估了ChatGPT-4.0在頸椎和脊髓損傷管理上與神經外科醫師學會(CNS)指導方針的一致性。共設計36個問題,分為治療性、診斷性和臨床評估類型。結果顯示,61.1%的回應與指導方針一致,其中治療性問題的符合率為70.8%。不過,對於I級證據的建議,ChatGPT表現不佳,僅有20%的符合率。總體來看,雖然ChatGPT在某些方面表現中等,但醫療人員在使用AI建議時仍需謹慎,待更穩健的模型出現。 PubMed DOI

腦血管疾病是全球第二大死亡原因,對殘疾影響深遠。本研究探討GPT-4在急診科神經科醫師處理急性缺血性中風的有效性,分析其建議與專家意見及實際治療結果的比較。研究回顧100名急性中風患者,結果顯示GPT-4的建議與專家意見高度一致,特別是在血管內血栓切除術方面表現優異。GPT-4在死亡預測上也表現良好,顯示其作為臨床決策支持工具的潛力,但也需注意其建議的侵略性,強調人類監督的重要性。未來需進一步驗證這些發現。 PubMed DOI

這項研究探討了使用ChatGPT(特別是GPT-4版本)來協助輕度創傷性腦損傷(TBI)患者的臨床決策。研究分析了17個案例,四位急診醫學專家根據清晰度、科學準確性和滿意度評估GPT-4的回應。主要發現顯示,雖然GPT-4在提供科學合理的回應上有潛力,但關鍵錯誤和可讀性問題顯示在緊急情況下仍需專業醫療人員的監督。 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

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