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

這項研究評估了兩個大型語言模型（LLMs），ERNIE Bot 和 ChatGPT，在回答肝癌介入放射學問題的有效性，特別是針對經動脈化療栓塞（TACE）和肝動脈灌注化療（HAIC）。共設計38個問題，由10位專業人士評估兩者的回答。結果顯示，ERNIE Bot 在中文環境中表現較佳，而 ChatGPT 在英文環境中更優。研究強調根據語言選擇合適的 LLM 以提供準確的治療資訊，但也指出兩者都需人工審查以確保資訊可靠性。 PubMed DOI

糖尿病是全球健康的重要議題，醫療人員對其知識水平參差不齊，顯示出有效訓練的必要性。大型語言模型（LLMs）如ChatGPT-4.0和Google Bard在糖尿病教育上展現新可能性。本研究評估了十個模型在糖尿病相關考試中的表現，結果顯示ChatGPT-4.0在英語考試中通過率達62.50%，在中文考試中也表現優異，準確率高達84.82%。這些模型有潛力提升醫療專業人員的糖尿病訓練效果。 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

這項研究評估了全球大型語言模型（LLMs）和中文領域的LLMs在回答近視相關問題的表現。測試的模型包括ChatGPT-3.5、ChatGPT-4.0、Google Bard等，還有華佗GPT、MedGPT等中文模型。共評估39個問題，專家用3分制評分。結果顯示，ChatGPT-3.5、百度ERNIE 4.0和ChatGPT-4.0在準確性上表現最佳，且ChatGPT系列在全面性和同理心方面也表現不錯。整體來看，無論是全球還是中文模型，都能有效解決近視問題，特別是全球模型表現優異。 PubMed DOI

這項研究比較四款主流大型語言模型在回答肝硬化相關問題的表現。結果顯示，Gemini 的資訊品質最佳，ChatGPT 的正確率最高。所有模型的答案都需要大學程度閱讀能力，但簡化複雜內容的能力不錯。整體來說，這些模型在提供肝硬化健康資訊上表現良好，但品質、可讀性和正確性仍有差異，未來還需進一步改進。 PubMed DOI

這項研究比較了 ChatGPT 和 ERNIE Bot 在中英文乳癌資訊上的表現。結果顯示，英文版 ChatGPT 答案最準確、最實用，特別適合一般病患提問。不過，兩款 LLM 在專業問題上表現都不佳，且常缺乏佐證資料。目前還不適合完全依賴 LLM 做臨床決策，資料安全和法律風險也需注意，未來還要進一步研究。 PubMed DOI

這項研究針對2024年ESC心房顫動指引，測試三款大型語言模型（ChatGPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 1.5 Pro），發現它們在指引一致性上表現中等到高，Claude 3.5 Sonnet用思路鏈提問法時最好（60.3%）。中英文表現差不多，但LLM常建議比指引更積極的治療。建議臨床使用時多問幾次、用不同問法，並持續評估模型表現。 PubMed DOI

這項研究比較 DeepSeek-R1 和 ChatGPT-4o 兩個大型語言模型在 2024 年中國國家醫師執業資格考試的表現。結果顯示，DeepSeek-R1 的正確率（92.0%）明顯高於 ChatGPT-4o（87.2%），尤其在簡單題目上表現更好，但在難題或特定科目上兩者差異不大。整體來說，DeepSeek-R1 表現較優。 PubMed DOI

這項研究比較多種大型語言模型在回答眼瞼下垂相關問題的表現，發現GPT-4o在英文回答最優，Qwen2.5則在中文表現突出。雖然AI有助於病人衛教和醫師諮詢，但臨床應用前還需更多驗證和調整，顯示AI有提升多語言醫療溝通的潛力。 PubMed DOI