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這項研究評估了ChatGPT 4.0在識別德國神經學報告錯誤的效果,並與人類專家比較。分析了十份報告,每份有十個語言錯誤和一個重要內容錯誤。結果顯示,使用第一個提示時,AI的準確率為35%,而第二個提示則達到75%。AI的處理速度明顯快於人類,第一個提示平均102.4秒,第二個209.4秒,人類則需374秒。研究指出,AI能有效協助醫療報告撰寫,且提示設計對結果影響重大。 PubMed DOI


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這項研究探討了ChatGPT-4在文獻回顧中的有效性,特別是在醫療法律背景下醫生與病人之間的關係。分析了由GPT-4生成的文獻回顧與人類研究者撰寫的回顧,並根據準確性、反應時間等標準進行比較。結果顯示,GPT-4在反應時間和知識廣度上表現優異,但在深入理解和情境相關性上較弱。研究強調,雖然GPT-4可作為初步工具,但仍需專家評估以提升學術成果的準確性和情境豐富性,特別是在醫學研究領域。 PubMed DOI

這篇評論探討了OpenAI的ChatGPT在醫療溝通中的潛力,特別是在醫學、教育和研究領域的應用。雖然AI工具能協助研究和數據分析,提升醫學寫作,但在準確性、偏見、安全性和倫理等方面仍有顧慮。對這些工具的誤解也可能影響其使用。若正確運用,ChatGPT能增進醫學寫作者的知識與效率,讓他們專注於更複雜的任務。評論旨在提醒醫生和研究人員了解使用ChatGPT的優缺點,並建議未來的研究方向。 PubMed DOI

這項研究探討了AI語言模型ChatGPT對科學寫作的影響,模擬發表情境,參與者包括48位醫學生、住院醫師及專家。他們評估了三個特應性皮膚炎病例報告:人類撰寫(HUM)、AI生成(AI)及合作撰寫(COM)。 主要發現顯示,專家識別準確率較高,參與者偏好AI輔助版本,且AI和COM在寫作時間上大幅減少,質量也有所提升。不過,專家指出AI的參考文獻質量較低,可能影響發表機會。研究強調人類監督對準確性及倫理的重要性,並指出AI與人類合作的潛在好處。 PubMed DOI

這篇文章探討了ChatGPT在醫學寫作中的應用,特別是對一年級醫學生撰寫病例報告的協助。雖然ChatGPT並未專門訓練於醫學領域,但它在解讀臨床資訊上表現出色。研究顯示,ChatGPT能有效生成摘要、校對及提供醫學見解,成為醫學寫作的有用工具。不過,由於其限制,ChatGPT無法取代作者,應以合作方式使用。作者建議應制定指導方針,以優化ChatGPT等自然語言處理模型在臨床研究中的應用,而非完全禁止。 PubMed DOI

這項研究探討了GPT-4在放射科報告中檢測和修正錯誤的潛力,特別針對頭部CT掃描。隨著放射科醫師的工作壓力增加,GPT-4在錯誤檢測方面表現優異,解釋性錯誤敏感度達84%,事實性錯誤敏感度達89%。相比之下,人類讀者的表現較差,檢查時間也較長。雖然GPT-4在識別錯誤時有些假陽性,但仍顯示出其在減輕醫師負擔和提升準確度的潛力,值得在臨床實踐中進一步探索。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型ChatGPT在系統性回顧和統合分析中的表現,特別是在脊髓刺激後情緒功能的數據上。結果顯示,ChatGPT在標題和摘要篩選的準確率為70.4%,而全文篩選的準確率為68.4%。在數據整合方面,ChatGPT的準確率達到100%。雖然在篩選任務中表現中等,但在數據整合上表現優異。研究指出,人工智慧能提升系統性回顧的效率,但仍需人類監督以確保研究質量。 PubMed DOI

本研究評估了ChatGPT 4.0根據ACR-TI-RADS 2017標準解讀甲狀腺超音波報告的能力,並與醫療專家及一名缺乏經驗的使用者進行比較。結果顯示,ChatGPT在回聲焦點的評估上與專家一致,但在其他標準上則有不一致。缺乏經驗的使用者表現優於ChatGPT,顯示傳統醫學訓練的重要性。結論指出,ChatGPT可作為輔助診斷工具,但無法取代人類專業知識,並建議改善AI算法以增強其臨床實用性。 PubMed DOI

這項研究評估了GPT-4o在識別ACR TIRADS超音波報告錯誤的有效性及其加速報告生成的能力。分析了福建醫科大學第二附屬醫院的200份甲狀腺超音波報告,結果顯示GPT-4o成功檢測到90%的錯誤,接近資深醫師的93%。在效率上,GPT-4o的審查速度明顯快於醫師,平均只需0.79小時,而醫師則需1.8到3.1小時。研究結果顯示,GPT-4o不僅在錯誤檢測上表現優異,還能顯著提升報告處理效率,對於改善診斷準確性及支持住院醫師非常有幫助。 PubMed DOI

這項研究發現,ChatGPT-4o寫病史的品質跟住院醫師差不多,但速度快很多(只要40秒,醫師要15分鐘)。雖然AI有助提升效率和品質,但資料安全和隱私問題還沒解決,實際應用前還需要更多研究,特別是在複雜病例和不同臨床環境下的表現。 PubMed DOI

AI(GPT-4)能快速又準確找出癌症病理報告中的錯誤,偵測率高達88%,速度也比醫師快很多。雖然準確度接近專家,但誤判(偽陽性)較多,所以還是需要醫師把關。這技術有望提升癌症診斷效率,但專業監督還是不可少。 PubMed DOI