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這項回顧性研究評估了不同ChatGPT模型(如GPT-3.5、GPT-4等)在預測急診病人診斷的表現。研究針對30名病人,發現GPT-3.5在前三名鑑別診斷的準確率高達80%,但主要診斷的準確率僅47.8%。較新的模型如chatgpt-4o-latest在主要診斷的準確率提升至60%。要求模型提供推理過程也有助於改善表現。不過,所有模型在處理非典型案例時仍面臨挑戰,顯示其在急診環境中的應用限制。 PubMed DOI


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研究發現ChatGPT在辨識非典型疾病表現上有一定準確性,但對高度非典型案例的表現較差。儘管對典型和輕微非典型案例有潛力,但隨著非典型性增加,表現也下降。研究強調AI系統需結合多樣語言能力和臨床情境,以提升現實世界的診斷效果。 PubMed DOI

這項研究評估了由人工智慧驅動的聊天機器人GPT-4在醫學病例報告中從潛在診斷清單中識別最終診斷的能力。GPT-4在識別最終診斷方面與醫師表現出公平至良好的一致性,顯示其有潛力協助臨床決策。需要在真實世界情境和不同臨床環境中進行進一步驗證,以充分了解其在醫學診斷中的實用性。 PubMed DOI

研究比較了ChatGPT、GPT-3.5和GPT-4在急診科環境中的診斷能力。結果顯示,GPT-4在內科緊急情況的診斷上比GPT-3.5和住院醫師表現更好,尤其在心血管、內分泌和消化系統疾病方面。這顯示GPT-4有潛力成為急診科中有用的診斷工具。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在醫學訓練中的診斷準確性和教育效用。分析150個Medscape案例後,發現ChatGPT正確回答49%的案例,整體診斷準確率為74%。雖然在解讀實驗室數值和影像結果上有些限制,但它在教育上顯示出潛力,能有效排除某些鑑別診斷並建議後續步驟,讓複雜的醫學概念更易理解。未來研究應著重提升其教育能力。 PubMed DOI

在急診部門,快速且準確的診斷對病人結果和醫療效率非常重要。本研究評估了ChatGPT-3.5和ChatGPT-4在根據急診入院前24小時的電子健康紀錄生成鑑別診斷清單的表現。結果顯示,兩者在預測身體系統層級的診斷上都相當準確,GPT-4稍優於GPT-3.5,但在具體診斷類別上表現不一,精確度較低。值得注意的是,GPT-4在幾個關鍵類別中展現了更高的準確性,顯示其在處理複雜臨床情況上的優勢。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT(GPT-3.5和GPT-4)在根據放射學轉錄生成鑑別診斷的表現。分析了339個案例,結果顯示GPT-4的準確性較高,正確診斷比例為66.1%,而GPT-3.5為53.7%。雖然GPT-4在準確性和虛構參考文獻方面表現較佳,但兩者在重複性上仍有問題。總體來看,ChatGPT在醫學上可作為有用工具,但使用時需謹慎以避免不準確性。 PubMed DOI

最近,自然語言處理(NLP)在醫療領域的進展顯著,特別是在數據分析和診斷方面。OpenAI的ChatGPT 4.0被評估在胸部影像診斷的表現,整體準確率達84.9%。它在術語和診斷徵象上表現優異,重症監護和正常解剖的準確率分別為90%和80%。在病理問題上,平均準確率為89.1%,但在某些疾病如肺癌的表現較差。總體來看,ChatGPT 4.0顯示出潛力,但仍需進一步研究以提升其臨床應用的可靠性。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在根據院前病患照護報告預測診斷的準確性,結果顯示其正確率為75%。在診斷不一致的情況下,急診醫師認為救護人員在約23%的案例中更可能正確。值得注意的是,只有一個案例中AI的診斷可能對病患造成危險,顯示風險極低。總體來看,雖然ChatGPT的準確率穩定,但它常建議比救護人員更嚴重的診斷,可能導致過度分流的情況。 PubMed DOI

本研究探討AI模型(如GPT-3.5和GPT-4)在急診科生成病症鑑別診斷的表現,並與急診科醫師的準確性進行比較。結果顯示,ChatGPT-4的準確率為85.5%,略高於ChatGPT-3.5的84.6%和醫師的83%。特別是在腸胃主訴方面,ChatGPT-4的準確性達87.5%。研究顯示AI模型在臨床決策中具潛在應用價值,建議未來進一步探索AI在醫療中的應用。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT 4.0在急診部門進行病人分診的效果,並與人類分診人員進行比較。分析了2,658名病人的數據,結果顯示AI與人類的分診協議程度較低(kappa = 0.125)。在人類分診預測30天死亡率和生命救援需求方面,表現明顯優於AI(ROC分別為0.88對0.70及0.98對0.87)。這顯示雖然AI有潛力,但在急診分診中仍不如人類可靠,特別是對高風險病人的評估。 PubMed DOI