人工智慧（AI）在各科學領域的應用日益增多，尤其是機器學習和自然語言處理（NLP）。本研究評估了GPT-4 AI模型在血管外科病人診斷與管理的表現，測試了57個臨床情境。結果顯示，該模型正確回答超過65%的問題，但在解釋複雜情境時仍有27%的錯誤，且14%的不準確來自過時資訊。總體而言，GPT-4具潛力成為臨床醫師的輔助工具，但仍需謹慎檢查其推理準確性。 PubMed DOI

本研究評估了兩種AI模型（ChatGPT-4o和Claude 3.5 Sonnet）在檢測急性缺血性中風（AIS）方面的表現。分析了110例擴散加權影像（DWI），結果顯示Claude 3.5 Sonnet在靈敏度和特異性上均優於ChatGPT-4o，特別是在AIS的定位準確性上。雖然Claude 3.5 Sonnet的表現較佳，但兩者在準確性上仍有顯著限制，顯示出AI在臨床應用前需進一步發展。這強調了AI在放射診斷中的潛力與現階段的不足。 PubMed DOI

這項研究探討了大型語言模型（LLMs）在急性缺血性中風（AIS）病例中的應用，特別是機械性血栓切除術（MT）的適應性。研究分析了100名AIS患者的數據，LLM根據放射學報告、神經症狀、發病資訊和患者年齡進行判斷。結果顯示，該AI模型的整體準確率達88%，特異性96%，敏感性80%，曲線下面積為0.92，顯示出LLMs在整合醫療數據方面的潛力，並鼓勵進一步探索其在臨床的應用。 PubMed DOI

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

這項研究評估了ChatGPT在急診部門對懷疑中風患者的決策支持潛力，於安卡拉Etlik市立醫院進行，涵蓋512名患者。研究比較了ChatGPT在中風中心運送、大血管阻塞懷疑及治療選擇的決策，結果顯示其建議與實際結果一致性高，中風診斷敏感度達91%，靜脈內治療的高陰性預測值分別為98%和97%。雖然ChatGPT顯示出潛力，但研究強調醫師監督的重要性，建議將其作為輔助工具整合進臨床決策過程，以提升效率並確保患者安全。 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

這項研究評估了多學科腫瘤委員會（MTBs）與GPT-4人工智慧在癌症病患管理中的決策一致性。研究於2021年2月至2023年6月在安卡拉大學醫院進行，涵蓋610名癌症病患。結果顯示，GPT-4的預測與MTB決策的相容性得分為3.59，顯示高度一致性，但有10.2%的案例得分低於可接受範圍，需進一步審查。專家發現GPT-4在12.9%到25.8%的案例中不適當，顯示其在複雜或罕見案例中的限制。整體而言，GPT-4在腫瘤決策中具輔助潛力。 PubMed DOI

這項研究探討了人工智慧，特別是ChatGPT-4，在分析複雜臨床數據及生成合理評估和計畫的能力，特別針對骨科手術。研究聚焦於急診部門的十種常見骨折，利用患者的諮詢紀錄來提供AI所需的病史和檢查結果。結果顯示，ChatGPT-4能產出安全且合理的計畫，與多專科會議的臨床結果相符。雖然對大型語言模型的評估仍在發展中，但這項研究顯示AI在臨床決策中的潛力，未來可考慮以實際臨床結果作為基準。 PubMed DOI

這項研究評估了GPT-4在預測中風病因的能力，使用了腦部影像、心臟超音波及病歷資料等診斷元素。分析基於14個案例，經過五次試驗，並採用TOAST分類系統。結果顯示，GPT-4的準確率高，特異性達0.99，敏感性0.97，精確度0.96，F1分數為0.97。它在心源性栓塞和小血管阻塞方面表現特別好，但大血管動脈硬化的精確度稍低。這顯示GPT-4在中風病因預測上有潛力，但仍需進一步研究來驗證。研究也提到作者之間的潛在利益衝突。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4和GPT-3.5，在運動外科和物理治療的臨床決策效果。56位專業人士使用5點李克特量表評估10個常見肌肉骨骼疾病的情境。結果顯示，GPT-4在診斷準確性、治療計畫和手術建議上均優於GPT-3.5，且內部一致性更高。研究指出，GPT-4能提升醫療診斷和治療規劃，但AI應作為決策支持工具，而非取代專家判斷，未來需進一步探索AI在臨床的應用。 PubMed DOI