這項研究探討大型語言模型（LLMs），特別是ChatGPT-4及其他AI聊天機器人，在診斷疤痕（如凹疤和肥厚性疤痕）方面的應用。研究人員評估了五個AI聊天機器人對三十張模擬影像的診斷準確性。結果顯示，GPT-4的準確率為36.0%，優於Bing Chat的22.0%。雖然LLMs在疤痕診斷上展現潛力，但目前技術仍在發展中，尚不適合臨床使用，需進一步改進。作者需為文章分配證據等級，詳情可參考期刊指導說明。 PubMed DOI

你們團隊對於未付費的AI聊天機器人在皮膚科病患面對面回應的研究聽起來很有趣。透過評估它們在常見皮膚病診斷上的有效性，可能會發現許多寶貴的見解，包括它們的優勢，如快速檢索資訊和可及性，還有局限性，如不準確性或缺乏個人化照護。強調聊天機器人在皮膚科醫生旁的互補角色，突顯人類專業知識在準確診斷和量身訂做病患照護中的重要性，這樣的做法可能為更整合的醫療解決方案鋪路，結合科技與人性關懷。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT-4在遠程皮膚科的應用，將其在圖像描述和診斷生成的表現與人類醫生進行比較。分析了154個遠程諮詢，結果顯示ChatGPT-4的第一診斷一致性為70.8%，前三名一致性達87.7%。此外，該聊天機器人的圖像描述準確率高達84.4%，超過人類醫生。這些結果顯示，ChatGPT-4在提升遠程皮膚科診斷和圖像分析方面具有潛力，暗示人工智慧在醫療領域的未來角色。 PubMed DOI

本研究探討ChatGPT-4在皮膚病變識別的有效性，特別是黑色素瘤的檢測。結果顯示，GPT-4在黑色素瘤的準確率為68.5%，敏感性52.5%，特異性72.5%，與臨床診斷有顯著差異。對於可疑病變的檢測表現較佳，但仍未能與臨床診斷完全匹配。研究指出，需改進算法並擴大數據集，以提升準確性和普遍性。限制因素包括樣本量小及數據來源的特定性。 PubMed DOI

這項研究探討了基於人工智慧的聊天機器人ChatGPT-4在口腔黏膜病變鑑別診斷中的有效性。研究收集了因口腔黏膜活檢而轉診的患者數據，並將病變描述輸入ChatGPT以生成診斷，與專家診斷進行比較。結果顯示，聊天機器人的診斷與專家之間有顯著相關性，且能高敏感性識別惡性病變。整體而言，ChatGPT-4在識別可疑惡性病變方面表現出色，顯示出其在口腔醫學中的輔助潛力。 PubMed DOI

您的研究強調了將像 ChatGPT 這樣的 AI 工具整合進醫療保健的重要性，特別是在皮膚科領域。雖然 AI 有助於診斷黑色素瘤等疾病，但目前 ChatGPT 在準確性上仍有不足，顯示出持續研究和開發的必要性。未來的改進應著重於提升模型對醫療影像和臨床數據的理解，以更好地支持醫療專業人員的決策需求。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4V在診斷皮膚病時，單用文字的準確率很高（89%），只看圖片就明顯下降（54%），圖片加文字也沒更好。治療建議方面，GPT-4V表現不錯但還沒達到專家水準，圖片加文字時最好。整體來說，GPT-4V適合當輔助工具，尤其擅長處理文字，但圖片判讀和多模態整合還需加強。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT 3.5在皮膚科住院醫師考題表現不如資深醫師，只能應付簡單題目；4.0版雖然進步，能達到部分初中階醫師水準，但遇到難題還是有瓶頸。整體來說，ChatGPT 4.0在皮膚科教育有潛力，但目前還無法取代資深醫師，未來若持續進步，對醫學訓練會更有幫助。 PubMed DOI

ChatGPT 這類 AI 語言模型，已經用在皮膚科，幫忙解讀資料、協助診斷和提升醫病溝通。結合 CNN 等影像分析工具後，能整合文字和圖片資訊，讓診斷更精準。不過，ChatGPT 不能直接看圖，有時也會出錯，像病人隱私和醫師責任這些倫理問題還是要注意。未來有望發展更整合的 AI 系統，讓皮膚科照護更進步。 PubMed DOI

研究發現，ChatGPT-4o在診斷深色皮膚的黑色素瘤時，準確率明顯低於淺色皮膚，無論敏感度、特異性或整體表現都較差。這顯示AI在膚色多元性不足時容易產生偏誤，未來皮膚科資料庫應納入更多不同膚色的影像。 PubMed DOI