這項研究評估了三款人工智慧聊天機器人—ChatGPT、Bing 和 Bard—在神經眼科疾病方面的知識。研究使用了美國眼科醫學會2022-2023年神經眼科書籍中的40個問題，結果顯示：ChatGPT的正確率為52.5%、Bing為55%、Bard為65%。統計分析顯示它們之間的表現差異不顯著（P = 0.489）。雖然這些AI能快速提供資訊，但回答不一定準確，因此使用時需謹慎。 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

本研究評估了大型語言模型（如ChatGPT）在癲癇診斷中的有效性，並比較了癲癇醫師與AI的診斷一致性。研究分析了597名急診患者，結果顯示神經科醫師診斷癲癇的比例為36.2%，而ChatGPT僅為18.2%。兩者之間的協議極低，Cohen's kappa值為-0.01，顯示AI在癲癇診斷上無法與人類醫師相提並論。雖然AI在識別非癲癇病例上表現較好，但仍需進一步研究以提升其診斷準確性。 PubMed DOI

在資源有限的國家，神經學緊急情況面臨挑戰，而人工智慧（AI）健康聊天機器人可能是解決方案。本研究評估了一個AI虛擬助手（VA）在神經疾病分診的安全性與有效性。 研究分為兩階段：首先，九位神經科醫生評估了十名患者的臨床紀錄，發現VA的診斷與專家一致性高達98.5%。其次，VA的準確性在患者互動中也獲得醫生的全力支持，平均互動時間為5.5分鐘。 VA在診斷和安全性上表現優於ChatGPT 3.5和4，57.8%的醫生評價其為「優秀」。這些結果顯示VA在緊急神經分診中的潛力，未來將進行更大規模的試驗。 PubMed DOI

最近生成式人工智慧（AI）在皮膚科診斷的應用上有了新進展，但臨床準確性仍需進一步評估。一項研究比較了三個AI模型與專業皮膚科醫生的診斷表現，結果顯示這些AI模型的準確性與專家相當，甚至在某些罕見和複雜案例中表現更佳。不過，研究樣本量小且可能存在選擇偏差，未來需要更大且多樣化的數據集來驗證AI的臨床實用性。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT在診斷成人癲癇發作的有效性，並與專家進行比較。使用37個臨床案例，結果顯示ChatGPT在識別癲癇發作上敏感度高達96.9%，但特異度較低，特別是在區分急性與非誘發性發作時。雖然在診斷癲癇綜合症和結構性原因上表現良好，但在處理模糊案例時仍有困難。相比之下，人類專家的準確性更高。研究建議未來可將AI與專家結合，以提升癲癇診斷的準確性。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT-4在土耳其神經學專業考試中的表現，結果顯示其成功率在2021至2023年間達79%到82%。這是首次在真實醫療執照考試中評估ChatGPT的能力，且其表現優於GPT-3.5。將問題翻譯成英文也未影響其表現。該模型能在收到反饋後修正錯誤，展現出靈活性。不過，研究強調使用AI模型時需謹慎，因為它們不一定總能提供正確答案。 PubMed DOI

慢性共濟失調症是一組超過300種疾病，因其臨床和遺傳特徵多樣，診斷上相當困難。本研究提出利用人工智慧（AI）來協助診斷，開發了一個智慧虛擬助手。這個助手的診斷準確率高達90.9%，超越了21位神經科醫師和GPT-4的表現。虛擬助手平均只需14個問題和1.5分鐘就能提供診斷清單，效率遠高於醫師的19.4分鐘。研究顯示，這個助手不僅準確，還能成為神經科諮詢的有力工具，未來可能應用於其他疾病。 PubMed DOI

一款專為神經科設計的 AI（GPT-4 Turbo，經 Neura 運作），在模擬診斷中表現比現職神經科醫師更好，準確率高達 86%，反應時間也大幅縮短到 30 秒內，還能提供可靠、可查證的資訊。這證明針對特定領域設計的 AI，有機會成為臨床神經科的高效輔助工具。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4o 回答子宮內膜異位症相關問題的表現，和人類專家差不多，品質、正確性和安全性都不輸專家。雖然專家多能分辨 AI 回答，但 AI 仍有潛力協助病人獲取健康資訊。未來還需進一步研究 AI 在臨床應用的風險與接受度。 PubMed DOI