研究探討大型語言模型如ChatGPT在乳癌管理上的應用，發現準確性有差異。儘管有潛力，但需注意準確性不一致和依賴提示等挑戰，強調驗證和監督的重要性。 PubMed DOI

研究比較五種大型語言模型對乳腺癌治療建議的一致性，發現GPT4與腫瘤委員會最符合，其次是GPT3.5、Llama2和Bard。GPT4在放射治療方面表現一致，但在基因檢測建議上有差異。研究指出，大型語言模型應用於臨床前，仍需進一步技術和方法改進。 PubMed DOI

研究比較了三個大型語言模型（LLMs）- ChatGPT-3.5、GPT-4和Gemini-在為整形外科患者提供術後護理建議的表現。結果顯示，這些模型提供的資訊都很準確，其中GPT-3.5在評分上表現最好。Gemini的回應更易讀、更易懂。雖然LLMs在術後護理方面有潛力，但仍需進一步研究和改進，才能成為更完善的資源。 PubMed DOI

醫學研究人員越來越多地使用先進的語言模型（LLMs），如ChatGPT-4和Gemini，來改善乳腺相關疾病的診斷。本研究評估這些模型在複雜醫學分類系統中的應用能力，以協助整形外科醫生做出更好的診斷和治療決策。 研究中創建了五十個臨床情境來評估分類準確性，結果顯示Gemini的準確率高達98%，而ChatGPT-4為71%。Gemini在多個分類系統中表現優於ChatGPT-4，顯示出其在整形外科實踐中的潛力，未來有望增強診斷支持和決策能力。 PubMed DOI

近年來，大型語言模型（LLMs）已被應用於醫療領域，特別是在前列腺癌的病患溝通上。我們的研究評估了三種LLM的效果，包括ChatGPT（3.5）、Gemini（Pro）和Co-Pilot（免費版），並與官方的羅馬尼亞前列腺癌病患指南進行比較。透過隨機和盲測，八位醫療專業人員根據準確性、及時性、全面性和使用友好性進行評估。結果顯示，LLM，尤其是ChatGPT，通常提供比指南更準確且友好的資訊，顯示出其在改善醫療溝通上的潛力。不過，不同模型的表現差異也顯示出需要量身定制的實施策略。 PubMed DOI

這項研究評估了三個大型語言模型（LLMs）—GPT-3.5、GPT-4 和 Google Gemini（Bard）在回答60道乳腺癌護理相關的多選題的表現。結果顯示，GPT-4的準確率最高，正確回答了95%的問題，接著是GPT-3.5的90%和Google Gemini的80%。研究還發現，來自公共數據庫的問題與乳腺放射科醫師新制定的問題在答案準確性上並無顯著差異，顯示LLMs在乳腺癌護理方面有良好的應用潛力，但仍需進一步訓練以提升表現。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在分析乳腺癌病理報告的有效性，特別是識別病理完全反應（pCR）。研究者使用兩種方法：提取不同變壓器模型的嵌入和微調GPT-2模型，分析351名接受新輔助化療的女性患者。優化後的結果顯示，敏感度達95.3%，陽性預測值90.9%，F1分數93.0%。這顯示LLMs在提取臨床數據上優於傳統機器學習模型，並強調其在改善病人護理和乳腺癌管理的潛力，但仍需進一步驗證以確保結果的可靠性。 PubMed DOI

這項研究評估了三個大型語言模型（LLMs）—ChatGPT、ERNIE Bot 和 ChatGLM—在回答乳腺癌相關問題的表現，特別針對中國的情境。分析了60個腫瘤科醫生提出的問題，結果顯示： - ChatGPT 提供了最多的全面回答，佔66.7%。 - 三個模型在乳腺癌治療問題上的準確率都很低，平均僅44.4%。 - ERNIE Bot 的回答較短。 - 可讀性評分無顯著差異。 總體來看，這些模型可作為乳腺癌資訊工具，但在專業治療問題上不可靠，應在醫療專業人員指導下使用。 PubMed DOI

乳腺癌是女性常見的癌症，早期準確診斷對提高存活率至關重要，但現有影像學方法常無法達到預期效果。大型語言模型（LLMs）利用先進技術，能分析大量醫療數據，幫助早期診斷並提供個性化治療策略。不過，LLMs在乳腺癌管理中仍面臨數據敏感性、算法透明度及倫理等挑戰。研究顯示，LLMs能顯著提升診斷效率、臨床信任度及患者教育質量，顯示其在乳腺癌精準醫療中的潛力。 PubMed DOI

本研究探討大型語言模型（LLMs）在為乳腺癌患者提供個性化飲食建議的潛力。透過三十一個提示模板，評估了ChatGPT和Gemini的建議，並與四位腫瘤科營養師的回應進行比較。結果顯示，LLMs能生成符合地點、文化和預算的購物清單和餐計劃，但對年齡和疾病階段的考量不足。Gemini的回應更具細節和視覺效果。雖然營養師的計劃更接近美國農業部的卡路里需求，但LLMs在宏量營養素比例上表現較佳。總體而言，LLMs可成為癌症患者的有用資源，促進健康公平。 PubMed DOI