研究指出大型語言模型（LLMs）如Bard、ChatGPT-3.5和GPT-4在醫學教育中對診斷罕見複雜疾病有幫助。LLMs表現比人類和MedAlpaca更好，尤其是GPT-4最準確。每個LLM需要不同的提示策略，提示工程至關重要。研究顯示LLMs能提升對具挑戰性醫學病例的診斷推理，對研究人員和醫護人員具啟發性。 PubMed DOI

研究比較了大型語言模型（LLMs）在臨床案例診斷上的表現，發現GPT4比GPT3.5更準確且提供更專業的診斷列表。然而，兩者仍有可能漏掉最可能的診斷。研究建議LLMs像GPT4可擴展診斷考慮範圍，但需改進以更符合疾病發生率和文獻。 PubMed DOI

研究評估了大型語言模型在醫療保健領域的應用，尤其是在改善患者護理方面。使用MIMIC-III數據庫的電子健康記錄，測試了這些模型在識別特定疾病患者方面的效能。GPT-4在辨識COPD、CKD、PBC和Cancer Cachexia患者方面表現優異，而ChatGPT和LLaMA3則稍遜。儘管LLMs有潛力，但在臨床應用前仍需解決錯誤、解釋不足和倫理問題。進一步研究將有助於提升模型訓練和設計，以更好地應用於醫療保健。 PubMed DOI

這項研究比較了十五個大型語言模型（LLMs）在處理眼科案例的表現，測試來自《JAMA Ophthalmology》的二十個案例。結果顯示，這些模型的平均得分為19，三個模型（ChatGPT 3.5、Claude Pro和Copilot Pro）表現優於平均，其中Copilot Pro得分最高。雖然這些模型的可讀性高於八年級水平，對一般人來說較難理解，但對眼科醫生則可接受。研究認為，雖然LLMs的準確性不足以單獨用於病人護理，但在協助醫生方面顯示出潛力，特別是訂閱制模型。 PubMed DOI

臨床決策中的認知偏誤可能導致誤診和病人不良結果。本研究探討大型語言模型（LLMs）如何透過多代理框架來減少這些偏誤。研究人員模擬臨床決策，創建不同角色的代理進行對話，以提高診斷準確性。分析16個因認知偏誤而誤診的案例，測試各種代理組合。使用GPT-4的代理包括決策者、挑戰偏誤的魔鬼代言人等。結果顯示，初始診斷準確率為0%，但經過討論後，最佳框架的準確率提升至76%。這顯示LLM驅動的對話在醫療情境中具潛力。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT等，正透過其推理能力改變疾病診斷與治療。這些模型能分析醫學文本，提升診斷準確性，並有效識別症狀與檢測結果中的細微模式。多模態大型語言模型（MLLMs）更能分析醫學影像，協助制定基於證據的治療計畫。然而，仍面臨算法偏見及生成不準確資訊的風險，需進行臨床驗證。這篇論文強調政策制定、倫理監督及跨學科合作的重要性，以確保臨床應用的安全與有效性，並探討未來研究方向。 PubMed DOI

將大型語言模型（LLMs）應用於臨床診斷，能提升醫生與病患的互動，但其實際使用的準備程度尚未充分評估。本文提出了醫學測試的對話推理評估框架（CRAFT-MD），透過自然對話來評估臨床LLMs的表現。研究發現，像GPT-4等模型在臨床對話推理和診斷準確性上存在顯著限制。未來建議進行真實的醫生-病患互動及徹底的病史採集，以確保這些模型能有效且倫理地融入醫療實踐。 PubMed DOI

生成式人工智慧（GAI）在醫療領域有顯著進展，但對於罕見疾病如原發性免疫疾病（PI）的輔助效果仍待探討。本研究評估了六種大型語言模型（LLMs）在提供PI臨床指導的表現。結果顯示，GPT-4o、Llama-3.1-70B-Instruct和Mistral-Large-Instruct-2407的診斷準確率超過88%，其中GPT-4o以96.2%領先。其他模型表現較差，準確率約60%或更低。雖然LLMs在PI診斷上顯示潛力，但仍需改進以提升臨床實用性。 PubMed DOI

這項研究評估了GPT-4和BioMistral 7B兩個大型語言模型在回答罕見疾病病人詢問的表現，並與醫生的回應進行比較。結果顯示，GPT-4的表現優於醫生和BioMistral 7B，回應被認為正確且具同理心。BioMistral 7B的回應則部分正確，而醫生的表現介於兩者之間。專家指出，雖然LLMs能減輕醫生負擔，但仍需嚴格驗證其可靠性。GPT-4在溝通上表現佳，但需注意回應的變異性和準確性。 PubMed DOI

這項研究顯示大型語言模型（LLMs）在診斷罕見疾病方面的潛力，因為這些疾病因發病率低且表現多樣而難以識別。研究分析了152個來自中國醫學案例資料庫的案例，並比較了四個LLMs（ChatGPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini Advanced和Llama 3.1 405B）與人類醫師的診斷準確性。結果顯示，LLMs的表現超越人類醫師，Claude 3.5 Sonnet的準確率達78.9%，而人類醫師僅26.3%。這顯示LLMs在臨床上可能成為有價值的工具，但在實際應用前仍需進一步驗證及考量倫理與隱私問題。 PubMed DOI