研究評估了ChatGPT 3.5語言模型在大腸癌篩檢上的效用，結果顯示其準確率僅45%，且在不同情境下回答不一致。與醫師使用手機應用程式相比，模型表現顯著較差。研究建議需改進語言模型才能在臨床上更可靠。 PubMed DOI

最新的自然語言處理和機器學習技術，像是ChatGPT，可能會在醫療保健領域帶來革新。ChatGPT是OpenAI在2022年11月推出的，引起全球矚目。研究顯示，ChatGPT在根據NCCN指南為頭頸癌提供治療建議方面表現出潛力，雖然仍有一些不準確之處。AI模型與醫學專家的合作至關重要，才能運用AI進行個人化的癌症護理。 PubMed DOI

研究使用ChatGPT-3.5協助胰腺癌臨床決策，根據NCCN指南提出問題。比較結果顯示品質提升，但仍有限制。需進一步研究驗證其在臨床上的效用。 PubMed DOI

這項研究評估了三個大型語言模型—ChatGPT-3.5、Gemini 和 Bing—在肝細胞癌診斷與管理問題上的表現。每個模型回答了二十個問題，並由六位專業醫師評估其準確性和可讀性。結果顯示，ChatGPT 準確回答 9 題（45%），Gemini 12 題（60%），Bing 6 題（30%）。但在準確性和可靠性方面，ChatGPT 只有 6 題（30%）同時符合，Gemini 8 題（40%），Bing 3 題（15%）。可讀性方面，ChatGPT 得分最低（29），顯示其可讀性差。研究指出，這些模型的回答常常不準確、不可靠或難以閱讀。 PubMed DOI

這項研究評估了 OpenAI 的 ChatGPT 和 Microsoft 的 Copilot 兩個大型語言模型在結腸癌管理建議上的準確性。結果顯示，兩者在 36% 的情境中提供正確回應。ChatGPT 有 39% 的回應缺乏資訊，24% 不準確；Copilot 則有 37% 缺少資訊，28% 不準確。兩者表現差異不顯著。此外，臨床醫師的回應明顯較短，平均 34 字，而 ChatGPT 和 Copilot 分別為 251 和 271 字。研究指出，雖然 LLM 可協助臨床決策，但仍需優化以確保準確性。 PubMed DOI

這項研究評估了 ChatGPT 和 Google Bard 兩個大型語言模型在婦科癌症管理問題上的表現。結果顯示，這兩個模型對於一些常見問題的回答大多準確，如子宮頸癌篩檢和 BRCA 相關問題。然而，面對更複雜的案例時，它們的表現較差，常缺乏對地區指導方針的了解。儘管如此，這些模型仍能提供病人和照護者在管理和後續步驟上的實用建議。結論指出，LLMs 雖無法取代專業醫療建議，但可作為輔助工具，提供資訊和支持。 PubMed DOI

這項研究評估了兩個版本的 ChatGPT—4o 和 4.0—在提供復發性和轉移性頭頸部鱗狀細胞癌 (HNSCC) 治療建議的表現。結果顯示，兩者主要提供手術、緩和醫療或系統性治療的一般建議。ChatGPT 4o 的反應速度比 4.0 快 48.5%。雖然兩者在臨床建議的質量上表現良好，但仍需經驗豐富的醫師進行驗證，因為有時會建議不符合當前指導方針的選項。因此，這些 AI 模型可作為輔助工具，但不應取代臨床判斷。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs）在複雜婦科癌症案例中的表現，主要針對三個模型：ChatGPT-4、Gemini Advanced和Copilot。研究使用了十五個臨床案例，六位專家根據多項指標評估模型的回應。結果顯示，Gemini Advanced的準確率最高，達81.87%，而ChatGPT-4和Copilot分別為61.60%和70.67%。雖然ChatGPT-4在遵循治療指導方針上稍好，但Gemini Advanced在答案的深度和焦點上更具優勢。研究指出，這些模型在婦科腫瘤學的臨床應用中有潛力，但仍需進一步精煉和評估。 PubMed DOI

這項研究評估了專有與開放的大型語言模型（LLMs）在分析胰臟癌放射學報告的有效性，重點在於疾病的存在、位置及治療反應。研究分析了203份去識別化的報告，使用了GPT-4、GPT-3.5-turbo及開放模型如Gemma-7B和Llama3-8B。結果顯示，GPT-4在確定疾病狀態上準確率最高，達75.5%。開放模型在某些方面表現不如專有模型，但仍具潛力，特別是在專有模型無法使用時。這項研究為未來腫瘤學領域的LLM研究提供了重要資源。 PubMed DOI

這項研究評估了幾個大型語言模型（LLMs）在回答急性膽囊炎相關臨床問題的準確性，依據2018年東京指引。評估的模型包括ChatGPT4.0、Gemini Advanced和GPTo1-preview，針對十個問題進行評分。結果顯示，ChatGPT4.0對90%的問題提供一致回答，其中40%被評為「準確且全面」。Gemini Advanced在某些問題上表現較好，但也有部分回答不完全準確。研究強調這些模型在臨床問題解決上的潛力，但也需認識其局限性，透過持續改進可增強醫師教育及病患資訊，助於臨床決策。 PubMed DOI