研究比較了最新的人工智慧模型 GPT-4 與前身 GPT-3.5 在81個複雜醫學案例的表現。GPT-4 在主要診斷準確率達38.3%，在不同診斷方面提高至71.6%。它在84.0%的案例提出主要診斷建議，大多數領域優於GPT-3.5，除了藥物反應。GPT-4 在感染性疾病和藥物反應方面表現優異，但在認知障礙案例中稍差。總的來說，GPT-4 在準確診斷、全面不同診斷和適當調查方面展現潛力，雖然表現因醫學專業領域而略有不同。 PubMed DOI

AI研究了癲癇的定義和影響，指出對神經系統有影響，導致傷害、情緒和財務負擔等後果。AI生成的圖像描述較直接，缺乏象徵性。AI能認知癲癇負擔，但討論能力有限，或許需要更進階的AI工具。 PubMed DOI

這項研究評估了由人工智慧驅動的聊天機器人GPT-4在醫學病例報告中從潛在診斷清單中識別最終診斷的能力。GPT-4在識別最終診斷方面與醫師表現出公平至良好的一致性，顯示其有潛力協助臨床決策。需要在真實世界情境和不同臨床環境中進行進一步驗證，以充分了解其在醫學診斷中的實用性。 PubMed DOI

這項研究比較了GPT-4和經驗豐富的醫生在診斷臨床案例的準確性。對於未發表的挑戰性案例，GPT-4的前六個診斷準確率達61.1%，超過醫生的49.1%。在常見情境中，GPT-4的前三個診斷100%正確，而醫生則為84.3%。這顯示GPT-4在內科表現上至少與經驗醫生相當，甚至更佳，特別是在挑戰性案例中。不過，對常見案例的高準確率可能與這些案例是模型訓練數據的一部分有關。 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

這項研究評估了GPT-4在神經放射學中生成鑑別診斷的效果，並與專業神經放射科醫師進行比較。研究分析了60份報告，結果顯示GPT-4在61.7%的案例中正確包含實際診斷，而醫師的準確率在63.3%到73.3%之間。GPT-4與醫師的協議程度被評為公平到中等。雖然GPT-4在輔助放射學工作上顯示潛力，但準確性仍不及人類專家，這強調了了解其局限性的重要性。 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

這項研究比較了功能性癲癇發作可能性評分（FSLS）與兩個大型語言模型（ChatGPT和GPT-4）在區分功能性癲癇發作和癲癇發作的診斷表現。使用114個病患案例，FSLS的準確率為74%，而GPT-4的準確率達85%。研究發現，LLMs的預測結果在不同時間不一致，且自我評估的確定性與變異性中等相關。雖然GPT-4和FSLS能有效識別FS病患，但預測結果的差異及不一致性引發了對其臨床可靠性的擔憂，顯示出機器學習和人工智慧在診斷中的潛力與限制。 PubMed DOI

本研究探討AI模型（如GPT-3.5和GPT-4）在急診科生成病症鑑別診斷的表現，並與急診科醫師的準確性進行比較。結果顯示，ChatGPT-4的準確率為85.5%，略高於ChatGPT-3.5的84.6%和醫師的83%。特別是在腸胃主訴方面，ChatGPT-4的準確性達87.5%。研究顯示AI模型在臨床決策中具潛在應用價值，建議未來進一步探索AI在醫療中的應用。 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