人工智慧技術如ChatGPT和Google Bard（現Gemini）可幫助老師出多選題，像是有關牙齲的題目。研究指出，這些模型出的問題相關性差不多，但Bard的問題比較有挑戰性。ChatGPT容易出現格式錯誤，Bard則用專業術語。兩者都有效，特別是在知識和理解方面。老師可以利用語言模型省時，專心教學，但要確保問題符合教學目標。 PubMed DOI

這項研究分析了三個大型語言模型（LLMs）—ChatGPT（4和3.5版）及Google Gemini—在回答美國牙周病學會的考試問題時的準確性，並與人類研究生的表現進行比較。結果顯示，ChatGPT-4的準確率達79.57%，表現最佳；Google Gemini的準確率介於70.65%到75.73%之間，優於ChatGPT-3.5，但仍低於三年級住院醫師。ChatGPT-3.5的表現最差，準確率在59.27%到69.83%之間。研究指出LLMs在牙周病學教育上的潛力，但也需進一步研究以克服其限制。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs），如ChatGPT和Claude3-Opus，在牙科教育及實踐中的應用，特別是它們在韓國牙科執照考試（KDLE）的表現。評估涵蓋了GPT-3.5、GPT-4和Claude3-Opus，考題來自2019至2023年。結果顯示，Claude3-Opus表現優於其他模型，除了2019年時ChatGPT-4最佳。Claude3-Opus和ChatGPT-4通過了及格分數，但ChatGPT-3.5未能通過。所有LLMs的得分仍低於人類牙科學生，僅約85.4%。研究建議，雖然LLMs尚未達到人類水平，但仍可在牙科領域提供有價值的支持。 PubMed DOI

這項研究分析了不同大型語言模型（LLMs）在牙科和根管治療學生評估中的表現。共測試151道選擇題，結果顯示ChatGPT-4.0o的準確率最高，達72%，其次是ChatGPT-4.0的62%、Gemini 1.0的44%和ChatGPT-3.5的25%。不同模型之間的表現差異明顯，特別是ChatGPT-4系列表現最佳。雖然這些模型能協助回答牙科問題，但效果因模型而異，顯示出ChatGPT-4系列在牙科教育上的潛力。 PubMed DOI

本研究評估了三個大型語言模型（LLMs）—ChatGPT-4、Gemini 1.0 和 Claude 3 Opus—在回答日本麻醉學會牙科麻醉專業認證考試問題的表現。結果顯示，ChatGPT-4的正確率為51.2%，Claude 3 Opus為47.4%，而Gemini 1.0僅有30.3%。雖然前兩者在某些領域表現較佳，但目前的正確率仍不足以支持臨床應用。研究指出，需改善高品質資訊的可獲得性及提示設計，以提升LLMs在牙科麻醉的實用性。 PubMed DOI

**引言** 隨著人工智慧的發展，大型語言模型（LLMs）在牙科領域的應用逐漸受到重視。這些模型能生成類似人類的文本，潛在地提升臨床實踐和病人教育，但其準確性對病人護理至關重要。 **目的** 本研究首次評估不同LLMs的牙科知識，透過分析它們對全國牙科考試（INBDE）問題的回答準確性。 **方法** 我們測試了多個閉源和開源的LLMs，針對「病人箱」風格的問題及傳統多選題進行評估。 **結果** ChatGPT-4的準確率最高，達75.88%；Claude-2.1為66.38%；Mistral-Medium則為54.77%。模型間的表現差異顯著。 **結論** 研究顯示LLMs在牙科的潛力，並強調選擇合適模型的重要性，但在臨床應用前仍需克服一些挑戰。 PubMed DOI

這項研究系統性回顧並進行元分析，評估大型語言模型（LLMs）在全球牙科執照考試中的表現。研究涵蓋2022年1月至2024年5月的相關文獻，共納入11項研究，來自8個國家。結果顯示，GPT-3.5、GPT-4和Bard的準確率分別為54%、72%和56%，其中GPT-4表現最佳，通過超過一半的考試。雖然LLMs在牙科教育和診斷中顯示潛力，但整體準確性仍低於臨床應用標準，主要因為訓練數據不足及影像診斷挑戰，因此目前不適合用於牙科教育和臨床診斷。 PubMed DOI

這項研究評估了六種大型語言模型（LLMs）在回答牙科多選題的表現，分析了1490道來自美國國家牙科考試的題目。測試的模型包括ChatGPT 4.0 omni、Gemini Advanced 1.5 Pro等。結果顯示，Copilot（85.5%）、Claude（84.0%）和ChatGPT（83.8%）的準確性最佳。雖然這些模型在文字型問題上表現良好，但在影像型問題上則較弱。研究建議牙科專業人士和學生應使用更新的模型，以提升教育和臨床需求的滿足。 PubMed DOI

這項研究評估了多種大型語言模型（LLMs）在中國醫學教育CDLE考試中的表現。研究人員選擇並修訂了200道考題，並在三種情境下測試七個高效能的LLMs。結果顯示，Doubao-pro 32k和Qwen2-72b的準確性最高，分別達到81%和98%的最佳一致性比率。雖然模型之間的教學效果有顯著差異，但都能提供有效的教學內容。研究建議未來應進一步探討LLM輸出的可解釋性及減少醫學教育中不準確性的策略。 PubMed DOI

這項研究評估了五種大型語言模型（LLMs）在回答緊急牙科創傷問題的可靠性，依據國際牙科創傷學會的指導方針進行。研究結果顯示，ChatGPT 3.5的正確回答率最高（76.7%），其次是Copilot Pro（73.3%）和Copilot Free（70%）。雖然整體成功率差異不大，但Copilot和Gemini經常提供不準確的解釋，且缺乏可靠的參考資料。因此，雖然LLMs在牙科教育上有潛力，但在實踐中需謹慎使用。 PubMed DOI