像ChatGPT這樣的AI工具在臨床描述分析方面表現優異，尤其在腫瘤學和COVID-19症狀診斷上。一篇討論了ChatGPT在神經康復領域的潛力的評論指出其設計、醫學應用、自然語言處理技能和限制。研究提出案例來評估ChatGPT在臨床推理的能力，結果顯示生成式AI可協助醫師制定更有效的診斷和個人化預後策略，增進神經康復實踐。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4在生成骨科疾病治療建議的有效性，並與美國骨科醫學會的指導方針及醫師計畫進行比較。主要發現包括： 1. ChatGPT-4的建議與AAOS指導方針一致性達90%。 2. 與主治醫師的建議一致性為78%。 3. 在骨折及關節炎案例中表現優異，但腕管綜合症表現不佳。 4. 不一致主要出現在腕管綜合症及其他特定損傷。 5. 雖然ChatGPT-4能提供準確建議，但在考量患者特定因素時仍需醫師的批判性評估。 總之，ChatGPT-4在骨科治療中具輔助潛力，但需專業監督。 PubMed DOI

這項研究評估了GPT-4在初級和急診護理中對脊椎問題的分診和診斷效果。研究設計了十五個臨床情境，要求GPT-4提供診斷、影像學建議及轉診需求。結果顯示，GPT-4能準確識別診斷並給出符合標準的臨床建議。雖然它有過度轉診的傾向，但這並不顯著。整體表現與主治醫師和住院醫師相當，顯示其在脊椎問題初步分診中的潛力。不過，GPT-4並非專為醫療用途設計，需注意其限制。隨著進一步訓練，這類AI可能在分診中變得更重要。 PubMed DOI

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

這項研究評估了AI工具，特別是ChatGPT 3.5和4.0，在提供低背痛患者教育的效果。結果顯示，ChatGPT 4.0在回應質量上明顯優於3.5，得分分別為1.03和2.07，且可靠性得分也較高。兩者在心理社會因素的問題上表現不佳，顯示出臨床醫生在這類情感敏感問題上的監督是必要的。未來發展應著重提升AI在心理社會方面的能力。 PubMed DOI

這項研究探討了人工智慧，特別是ChatGPT-4，在分析複雜臨床數據及生成合理評估和計畫的能力，特別針對骨科手術。研究聚焦於急診部門的十種常見骨折，利用患者的諮詢紀錄來提供AI所需的病史和檢查結果。結果顯示，ChatGPT-4能產出安全且合理的計畫，與多專科會議的臨床結果相符。雖然對大型語言模型的評估仍在發展中，但這項研究顯示AI在臨床決策中的潛力，未來可考慮以實際臨床結果作為基準。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT（GPT-4）在解釋肌肉骨骼疾病資訊時表現不錯，但在提供復健建議時內容較不完整且穩定度不足。評審者對疾病資訊的評價較一致，但對復健建議的看法分歧。整體來說，ChatGPT可作為輔助工具，但目前還無法取代物理治療師的專業判斷，臨床應用上還需再加強。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4o產生的第二型糖尿病運動計畫，若沒專業審查，對有併發症的患者可能不安全。雖然提供越多細節，計畫品質會提升，但建議大家在採用AI運動建議前，還是要先諮詢專業教練或醫療人員。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4o 和 Gemini Advanced 在設計膝蓋骨關節炎復健計畫時，和物理治療師的整體一致性不錯，但在運動細節上還有待加強。ChatGPT-4o 表現較佳，尤其在進階階段。不過，這些 AI 目前還缺乏臨床判斷和細節指導，臨床應用前仍需專家把關與優化。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT在為有心理症狀的中風患者設計職能治療方案時，內容太籠統、缺乏細節和專業性，分數偏低。雖然在部分方案設計上有輔助潛力，但目前仍無法取代專業治療師，主要受限於訓練資料不足。 PubMed DOI