這項研究評估了四種大型語言模型（LLM）工具——ChatGPT、Google Bard、Microsoft Bing Chat 和 Google SGE——在提供癌症兒童照顧者資訊的有效性。研究使用26個常見問題，五位小兒腫瘤學專家根據多項標準進行評估。結果顯示，ChatGPT整體表現最佳，特別在複雜性上，而Google Bard在準確性和清晰度上表現突出。Bing Chat和Google SGE得分較低。專家強調情感語調和同理心的重要性，未來需進一步研究這些工具在其他醫療領域的應用。 PubMed DOI

子宮頸癌是全球健康的重要議題，尤其在資源有限的地區。這項研究探討大型語言模型（LLMs）在子宮頸癌管理中的潛力，評估了九個模型的準確性和可解釋性。結果顯示，ChatGPT-4.0 Turbo表現最佳，得分為2.67，顯示其在提供可靠回應方面的有效性。研究還利用LIME增強模型的可解釋性，對醫療專業人員建立信任至關重要。雖然專有模型表現良好，但醫學專用模型的表現未如預期，未來仍需進一步研究以了解LLM在醫療中的應用。 PubMed DOI

最近大型語言模型（LLMs）在即時搜尋和多語言支持上有了顯著進展，但提供健康資訊的安全性仍然很重要。針對七個公開的LLMs進行的評估顯示，英語回應中沒有臨床錯誤，但294個非英語回應中有7個出現錯誤。雖然48%的回應有有效引用，但39%的英語引用來自.com網站，質量堪憂。此外，英語回應的閱讀水平普遍較高，非英語回應也相對複雜。這些結果顯示LLMs在準確性和可讀性上仍需改進，持續的基準測試是必要的。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs），特別是ChatGPT-4和NotebookLM，使用METhodological RadiomICs Score（METRICS）工具來檢視放射組學研究的方法學質量。分析了2024年發表的48篇開放存取文章，結果顯示ChatGPT-4的中位數得分為79.5%，優於NotebookLM（61.6%）和人類專家（69.0%），且差異顯著。雖然LLMs在評估速度上較快，但仍需改進，以便更接近人類專家的評估結果。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在根據病患醫療紀錄生成早期乳腺癌治療選項的準確性。使用2024年初的多學科團隊會議紀錄，測試了三個AI模型：Claude3-Opus、GPT4-Turbo和LLaMa3-70B。結果顯示，Claude3-Opus準確率86.6%，GPT4-Turbo為85.7%，LLaMa3-70B則為75.0%。兩者在輔助內分泌和靶向治療上表現良好，但在輔助放射治療上則有高估的情況。研究建議需進一步探討這些模型在臨床上的實際應用。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在為癌症倖存者及其照顧者創建教育材料的有效性，特別針對弱勢群體。研究比較了三個模型（GPT-3.5 Turbo、GPT-4 和 GPT-4 Turbo）在生成30個癌症護理主題內容的表現，目標是達到六年級的閱讀水平，並提供西班牙語和中文翻譯。 主要發現包括：LLMs整體表現良好，74.2%符合字數限制，平均質量分數為8.933，但只有41.1%達到所需閱讀水平。翻譯準確率高，西班牙語96.7%、中文81.1%。常見問題有範圍模糊和缺乏可行建議。GPT-4表現優於GPT-3.5 Turbo，使用項目符號提示效果更佳。 結論指出，LLMs在創建可及的教育資源方面潛力大，但需改善閱讀水平和內容全面性，未來研究應結合專家意見和更好數據以提升有效性。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4在回答放射治療常見問題時，比GPT-3.5表現更好，但兩者的回答對一般人來說還是太難懂，也有可能出現錯誤資訊。建議在正式用於病人前，還需要加強內容的易讀性和正確性。 PubMed DOI

這項研究比較了四款主流AI（ChatGPT-3.5、ChatGPT-4、Ernie Bot、iFLYTEK Spark）辨識網路健康資訊真偽的能力。結果顯示，ChatGPT-4 準確率最高，Ernie Bot 和 iFLYTEK Spark 表現也不錯，ChatGPT-3.5 稍微落後。雖然整體表現佳，但在專業或複雜情境下還有進步空間。 PubMed DOI

這項研究發現，DeepSeek 在用中文回答前列腺癌放射治療問題時，表現明顯優於 ChatGPT，尤其在基礎知識和治療照護方面更突出；但用英文時，兩者差異不大。這顯示選擇語言優化的 AI 模型很重要，但專家審查仍不可或缺。 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