這項研究比較了三層級的分診協議，包括分診護士、急診醫師和人工智慧模型（ChatGPT、Gemini 和 Pi），在2024年4月1日至4月7日於一所三級醫療機構的急診部門進行，分析了500名病人的數據。結果顯示，只有23.8%的病人獲得一致分類，分診護士對6.4%的病人過度分診，且人工智慧模型的分診不足率偏高，特別是ChatGPT在黃碼和紅碼病人中分診不足達26.5%和42.6%。結論指出，急診環境中不應僅依賴人工智慧進行分診。 PubMed DOI

這項研究探討了使用ChatGPT作為醫學教育中的標準化病人，特別是在病史採集方面。研究分為兩個階段：第一階段評估其可行性，模擬炎症性腸病的對話並將回應分為好、中、差三類。第二階段則評估其擬人化、臨床準確性和適應性，並調整提示以增強回應。 結果顯示，ChatGPT能有效區分不同質量的回應，經過修訂的提示使其準確性提高了4.926倍。整體而言，研究表明ChatGPT可作為模擬醫學評估的工具，並有潛力改善醫學訓練。 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

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

這項多中心研究發現，ChatGPT-4o在急診分級的表現整體優於人類分級人員，和急診專科醫師的判斷高度一致（kappa 0.833，F1 0.897）。不過，在醫學中心處理較複雜的急診個案時，ChatGPT的準確度會下降。總結來說，ChatGPT在大多數情境下都很準確，但遇到複雜病例還是有進步空間。 PubMed DOI

這項研究用ChatGPT/GPT-4和翻譯軟體，快速製作三種常見急診主訴的AI出院衛教手冊。八位急診醫師給予高分評價，但部分內容還需修正。手冊可讀性約在高中到大學程度，可能有高估。AI能有效產出衛教資料，但仍需人工審核，未來還要研究對病人的實際幫助及擴展應用。 PubMed DOI

這篇綜述指出，ChatGPT 4 在急診室主要能協助語言生成和行政工作，但在複雜醫療決策上還不夠穩定。現有實證有限且結果不一，顯示這領域還在發展。新版 ChatGPT 有進步，未來應用值得期待。文中也提供急診醫師現階段的實用操作建議。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4o 在小兒急診診斷上表現比醫師還好，甚至連複雜案例也能大多答對。先進的聊天機器人有潛力協助醫師處理急診，但應該當作輔助工具，不能取代醫師，且需訂出明確的 AI 與醫師合作流程。 PubMed DOI