這項研究評估了ChatGPT-4o在口腔與顏面外科領域生成新穎文獻回顧主題的能力。研究人員要求AI提供四個獨特的主題，涵蓋影響性智齒、牙科植體、正顎手術及顳顎關節疾病。經過文獻搜尋，發現871篇相關出版物，其中37篇與AI生成的主題有關。結果顯示，AI提出的16個主題中有9個（56.25%）是全新探索的，且與現有研究無顯著相關性。這表明ChatGPT-4o可能成為生成文獻回顧主題及協助研究方法的一個有價值資源。 PubMed DOI

這篇系統性回顧強調了人工智慧（AI）在醫療領域的進展，特別是2010至2023年間在醫學影像檢測骨折的應用。研究評估了各種AI模型，尤其是卷積神經網絡（CNN），在準確性、敏感性和特異性上優於傳統方法。回顧還探討了3D CT和MRI與AI演算法的整合，提升了診斷準確性和病人結果。此外，生成式AI和大型語言模型（LLMs）在合成數據和臨床模擬中的潛力也被提及。最後，文章指出了研究中的空白並建議未來的改進方向。 PubMed DOI

生成式人工智慧（GenAI）工具如ChatGPT在牙科教育中越來越重要，尤其在個性化學習和臨床推理方面。然而，牙科機構對這些工具的使用缺乏具體指導。為了解決這個問題，進行了一項範疇回顧，分析來自21所大學和三個國際組織的31份文件，探討GenAI的應用、好處及挑戰。雖然強調了倫理使用和學術誠信的重要性，但並未找到針對牙科教育的具體指導，這為未來制定量身定制的建議提供了機會。 PubMed DOI

與藥物相關的傷害對全球醫療成本和病人結果影響深遠。生成式人工智慧（GenAI）和大型語言模型（LLM）在降低這些風險上展現潛力。本次回顧分析了2012年1月到2024年10月的文獻，找到3988篇文章，最終納入30篇。GenAI和LLM的應用可分為三個領域：識別藥物相互作用、提供臨床決策支持及增強藥物監測。雖然這些模型在早期識別不良藥物事件上有潛力，但尚缺乏前瞻性測試，需進一步研究其整合與實際應用。 PubMed DOI

這項研究探討人工智慧（AI）在改善傳染病臨床決策中的角色，特別是抗生素處方的指導。透過系統性文獻回顧，評估了AI技術在抗微生物管理中的有效性。結果顯示，十七項研究中，機器學習作為臨床決策支持系統（CDSS）能有效預測抗藥性並優化抗生素使用；而六項大型語言模型的研究則顯示處方錯誤率較高，需精確提示才能獲得準確回應。研究強調傳染病專家的重要性，並指出AI需經過嚴格驗證才能有效整合進臨床實踐。 PubMed DOI

最新系統性回顧分析21篇研究，發現AI在骨科手術教育越來越常見，主要用來提升手術技巧和知識學習，並提供個人化回饋。雖然AI有潛力改變骨科訓練，但目前證據還不夠，需要更多嚴謹研究來驗證成效。 PubMed DOI

這篇系統性回顧發現，大型語言模型（LLMs）在牙醫教育有潛力幫助學生學習，但常出現不可靠或虛構的資料來源，且來源透明度不足。雖然LLMs可作為輔助工具，但建議要小心使用，並需進一步研究及和可靠資料整合。 PubMed DOI

這篇研究用文獻計量分析回顧AI和生成式AI在牙醫教育的發展，發現2021年後相關研究快速增加，美國貢獻最多，發表最多的期刊是《Journal of Dental Education》。討論重點有大型語言模型、聊天機器人和臨床決策支援系統。雖然已有具影響力的論文，但還需要更多實證研究，特別是在個人化學習和實作訓練的應用。 PubMed DOI

這篇研究分析2010到2024年間機器學習在牙科和口腔外科的應用趨勢，發現2018年後論文數量大增，中國和美國發表最多。重點聚焦在疾病診斷、風險預測、治療規劃和牙科教育，技術也從傳統機器學習轉向深度學習和多模態資料。雖然前景看好，但資料安全、偏誤和透明度仍是挑戰，未來應加強多元資料和進階模型的整合。 PubMed DOI

研究團隊開發了一套AI系統（ONJ-TS），能整合醫學影像和病歷，協助診斷與治療顎骨壞死。這套系統特別適合醫師人力不足的地區，能回答臨床問題並提供治療建議。測試結果顯示，ONJ-TS的準確度不輸資深專家，表現比資淺醫師更好，有助提升臨床決策和治療品質。 PubMed DOI