人工智慧，特別是ChatGPT，在醫學領域的應用引起了廣泛關注。最近一項研究探討了ChatGPT-4在肌肉骨骼疾病物理治療中的表現，針對脊椎、下肢和上肢問題提出了三十個臨床問題。結果顯示，ChatGPT的回應與臨床實踐指導方針的符合率達80%，上肢疾病的準確率更是高達100%。雖然脊椎疾病的準確率較低，但整體而言，ChatGPT在物理治療決策中展現了輔助工具的潛力，仍需進一步研究以提升其臨床應用。 PubMed DOI

抗微生物抗藥性是全球健康的重要議題，亟需創新策略來改善抗生素管理。AI 聊天機器人，特別是大型語言模型，能協助臨床醫師優化抗生素治療。本研究回顧了過去五年相關文獻，發現AI 聊天機器人能提供抗生素建議、增強醫學教育及改善臨床決策，但仍面臨臨床細節管理不一致、算法偏見及數據隱私等挑戰。未來需進行嚴格的臨床試驗及跨學科合作，以確保其安全有效地應用於臨床。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLM）聊天機器人對於常見病人問題（如下背痛）的回答準確性和可讀性。分析了30個問題，結果顯示120個回答中，55.8%準確，42.1%不準確，1.9%不清楚。治療和自我管理的回答較準確，風險因素則最不準確。可讀性平均得分為50.94，顯示文本相對困難。此外，70%-100%的回答都有健康建議的免責聲明。總體而言，雖然LLM聊天機器人有潛力，但準確性和可讀性差異可能影響病人理解。 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

這項系統性回顧旨在探討人工智慧驅動的對話代理，特別是大型語言模型（LLM）機器人，如何幫助老年人面對挑戰與機會。研究將整合質性研究的見解，找出影響這些技術在老年人中應用的因素，並專注於使用者為中心的設計、治理政策及研究空白。將搜尋十一個電子資料庫，並由兩位評審獨立篩選數據。最終目的是提供見解，協助負責任地開發針對老年人的人工智慧伴侶，以滿足這個不斷增長的人口需求。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLM）如ChatGPT和Gemini在提供骨關節軟骨壞死（OCD）資訊的表現。七位專科骨科醫生使用5點李克特量表評估兩個模型的回應，涵蓋相關性、準確性、清晰度等六個類別。結果顯示，ChatGPT在清晰度上得分最高，而Gemini在相關性和準確性上表現優異。不過，兩者在基於證據的回應上得分較低，顯示需改進。整體而言，ChatGPT表現較佳，但仍需進一步研究以確認LLMs在其他骨科疾病上的可靠性。 PubMed DOI

本研究探討人工智慧（AI）在骨科教育，特別是肩膀和肘部手術的應用。從AAOS ResStudy問題庫中選取50個相關問題，評估不同AI聊天機器人的表現。結果顯示，聊天機器人的平均準確率為60.4%，其中GPT-4o表現最佳，達74%。雖然AI在簡單問題上表現較佳，但仍需專家判斷的輔助，顯示AI在醫學教育中的潛力與局限性。 PubMed DOI

大型語言模型在腫瘤醫學應用越來越多，能提升資訊取得效率、減輕醫師負擔，但準確性和幻覺問題仍讓人擔心，需醫師監督。現有研究多聚焦於問答、診斷和治療管理，雖然相關技術持續進步，但在廣泛臨床應用前，還需更多驗證和提升準確性。 PubMed DOI

AI和數位健康正大幅改變肌肉骨骼照護，不只提升診斷和治療效率，也減輕醫師行政負擔。AI能強化影像判讀、協助分流和個人化治療，但目前還有演算法偏誤、法規差異等挑戰。未來若能安全且有效整合，MSK照護將更精準。 PubMed DOI

這項研究比較ChatGPT-4o和Gemini 2.0 Flash在回答半月板撕裂常見問題的準確性。兩者回答句數和可驗證比例差不多。只用UpToDate驗證，約58%內容正確；加上期刊文章則提升到84%。兩款AI準確度沒顯著差異，但多元驗證來源能提升正確性。總結來說，AI可輔助骨科衛教，但還是無法取代醫師專業判斷。 PubMed DOI