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這項研究比較四種大型語言模型在回答兒童氣喘問題時的表現,結果 GPT-4.0 最優,YouChat 最差,GPT-3.5 和 GPT-4.0 都比其他兩款好,但兩者差異不大。雖然這些模型能提供準確醫療資訊,醫師還是要批判性判斷,不能全然相信。未來隨技術進步,這些模型有望成為可靠的醫療工具。 PubMed DOI


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研究評估了大型語言模型在醫療保健領域的應用,尤其是在改善患者護理方面。使用MIMIC-III數據庫的電子健康記錄,測試了這些模型在識別特定疾病患者方面的效能。GPT-4在辨識COPD、CKD、PBC和Cancer Cachexia患者方面表現優異,而ChatGPT和LLaMA3則稍遜。儘管LLMs有潛力,但在臨床應用前仍需解決錯誤、解釋不足和倫理問題。進一步研究將有助於提升模型訓練和設計,以更好地應用於醫療保健。 PubMed DOI

這項研究評估了三個大型語言模型(LLMs)—ChatGPT-3.5、ChatGPT-4.0 和 Perplexity—在回答骨關節炎(OA)相關問題的準確性。研究將25個問題分為六個主題,並由三位骨科專家進行評分。結果顯示,ChatGPT-4.0的表現最佳,64%的回答被評為「優秀」,而ChatGPT-3.5和Perplexity分別為40%和28%。雖然所有模型的整體評分都很高,但在「治療與預防」方面表現較弱。這項研究顯示了大型語言模型的潛力,特別是ChatGPT-4.0在提供OA資訊上的準確性。 PubMed DOI

這項研究評估了三個大型語言模型(LLMs)—ChatGPT-3.5、ChatGPT-4.0 和 Google Gemini 在回答乙型肝炎病毒(HBV)相關問題的表現。醫療專業人員對其準確性進行評分,並評估可讀性。 主要發現包括: - 所有 LLM 在主觀問題上得分高,ChatGPT-4.0 準確性最高。 - 在客觀問題上,ChatGPT-4.0 準確率為 80.8%,優於其他兩者。 - ChatGPT-4.0 在診斷上表現佳,Google Gemini 在臨床表現強勁。 - 所有 LLM 的可讀性分數高於標準八級,對一般讀者來說可能過於複雜。 結果顯示,LLMs,特別是 ChatGPT-4.0,可能成為有關 HBV 的資訊工具,但不應取代醫生的個人化建議。 PubMed DOI

這項研究評估了五個大型語言模型(LLMs)在重症醫學中的表現,針對1181道選擇題進行測試。結果顯示,GPT-4o的準確率最高,達93.3%,其次是Llama 3.1 70B(87.5%)和Mistral Large 2407(87.9%)。所有模型的表現都超過隨機猜測和人類醫師,但GPT-3.5-turbo未顯著優於醫師。儘管準確性高,模型仍有錯誤,需謹慎評估。GPT-4o成本高昂,對能源消耗引發關注。總體而言,LLMs在重症醫學中展現潛力,但需持續評估以確保負責任的使用。 PubMed DOI

這項研究評估了GPT-4和BioMistral 7B兩個大型語言模型在回答罕見疾病病人詢問的表現,並與醫生的回應進行比較。結果顯示,GPT-4的表現優於醫生和BioMistral 7B,回應被認為正確且具同理心。BioMistral 7B的回應則部分正確,而醫生的表現介於兩者之間。專家指出,雖然LLMs能減輕醫生負擔,但仍需嚴格驗證其可靠性。GPT-4在溝通上表現佳,但需注意回應的變異性和準確性。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型(LLMs),如ChatGPT 3.5、ChatGPT 4.0和Gemini,對自體免疫疾病臨床問題的回答效果。共提出46個問題,並由專家根據五個質量維度進行評估。結果顯示,ChatGPT 4.0在所有維度上表現優於其他兩者,平均得分為199.8,顯示其在相關性、正確性、完整性、有用性和安全性方面的顯著優勢。整體而言,ChatGPT 4.0在提供準確且有用的醫療資訊上,顯示出更高的效能,顯示大型語言模型在醫療服務中的潛力。 PubMed DOI

這項研究比較三款AI語言模型在回答川崎病問題時的表現。結果顯示,Claude 3.5 Sonnet 答案最準確,特別適合專業醫師提問;Gemini 1.5 Pro 則在家長提問時最容易理解。不過,所有模型都有可能出現錯誤資訊。建議家長查詢時優先選用 Claude 3.5 Sonnet 並用適合家長的提問方式。未來還需持續改進AI模型,確保醫療資訊正確可靠。 PubMed DOI

這篇回顧分析168篇研究,發現ChatGPT-4o在選擇題最準,ChatGPT-4開放式問題表現最好,但人類醫師在前1和前3名診斷還是最強。Claude 3 Opus在前5名診斷勝出,Gemini則在分級和分類任務表現最佳。這些結果可作為醫療現場選用AI輔助的參考依據。 PubMed DOI

這項研究比較三款大型語言模型與資淺、資深醫師在回答自體免疫疾病臨床問題的表現。結果發現,特別是Claude 3.5 Sonnet,在正確性和完整性等方面都勝過醫師,顯示AI有潛力協助臨床照護。 PubMed DOI

這項研究比較了ChatGPT-4o和ChatGLM-4兩款AI,針對家長常問的兒童異位性皮膚炎問題,請皮膚科醫師評分。結果發現,兩者表現差不多,回答品質跟專家差不多,能有效提供兒童異位性皮膚炎的照護和治療建議。 PubMed DOI