這項研究分析了三個大型語言模型（LLMs）—ChatGPT（4和3.5版）及Google Gemini—在回答美國牙周病學會的考試問題時的準確性，並與人類研究生的表現進行比較。結果顯示，ChatGPT-4的準確率達79.57%，表現最佳；Google Gemini的準確率介於70.65%到75.73%之間，優於ChatGPT-3.5，但仍低於三年級住院醫師。ChatGPT-3.5的表現最差，準確率在59.27%到69.83%之間。研究指出LLMs在牙周病學教育上的潛力，但也需進一步研究以克服其限制。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）和大型語言模型在資訊處理上有重大進展，特別是在醫學教育中。雖然這些技術帶來機會，但也面臨挑戰，如生成錯誤資訊、偏見、實施成本高及數據安全問題。為了克服這些挑戰，建議改善AI訓練數據、建立驗證流程及遵循倫理指導。儘管如此，生成式AI仍有潛力提升醫學教育，包括個性化教學、模擬臨床情境、及時反饋和簡化評估等，未來可望為醫療專業人員提供更有效的學習體驗。 PubMed DOI

人工智慧（AI）與教學、臨床技術的結合，正在顯著改變牙科教育。特別是像ChatGPT這樣的大型語言模型（LLMs），為提升教育體驗帶來新機會。LLMs能提供個性化反饋、生成案例情境及創建教育內容，提升牙科訓練質量。不過，也面臨內容偏見、不準確性及隱私問題等挑戰。為了最大化優勢並降低風險，需在適當指導下使用LLMs，讓牙科教育能創造更吸引人的學習體驗，幫助學生準備臨床實踐。 PubMed DOI

**引言** 隨著人工智慧的發展，大型語言模型（LLMs）在牙科領域的應用逐漸受到重視。這些模型能生成類似人類的文本，潛在地提升臨床實踐和病人教育，但其準確性對病人護理至關重要。 **目的** 本研究首次評估不同LLMs的牙科知識，透過分析它們對全國牙科考試（INBDE）問題的回答準確性。 **方法** 我們測試了多個閉源和開源的LLMs，針對「病人箱」風格的問題及傳統多選題進行評估。 **結果** ChatGPT-4的準確率最高，達75.88%；Claude-2.1為66.38%；Mistral-Medium則為54.77%。模型間的表現差異顯著。 **結論** 研究顯示LLMs在牙科的潛力，並強調選擇合適模型的重要性，但在臨床應用前仍需克服一些挑戰。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在生成式人工智慧上有重大進展，能根據文本提示產生連貫的語言。在醫學教育中，LLMs展現了提升學習體驗、提供個性化輔導、生成教育內容及模擬病患互動的潛力。不過，隨著技術快速演變，準確性、倫理影響及錯誤資訊的擔憂也隨之而來。隨著LLMs能力的持續提升，其在醫學教育的應用可能會擴大，因此需要不斷評估與調整，以確保其有效且負責任地使用。 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

這項研究探討了先進的人工智慧演算法及大型語言模型（LLMs），特別是OpenAI的ChatGPT，對牙科診斷的影響。透過公開數據集，這些模型提升了醫療專業人員的診斷能力，改善了患者與醫療提供者的溝通，並提高了臨床效率。ChatGPT-4的推出預期將對口腔外科產生重大影響。本文回顧了LLMs在牙科診斷的應用，並提出未來研究方向，評估人工智慧在醫療領域的潛力與挑戰。 PubMed DOI

這項研究發現，AI（ChatGPT）產生的衛教資料比傳統口頭說明和衛教單張更能幫助病人了解牙髓治療和修復性手術，也能有效減輕焦慮。病人覺得AI衛教內容更清楚、實用、完整且值得信賴，知識記憶也更好。牙醫專家也認同AI內容的正確性。整合AI衛教有助提升病人滿意度並簡化流程，未來可擴大應用到其他牙科領域。 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

這篇綜述探討生成式AI在牙醫教育的應用，像是協助教學、研究和臨床訓練，對師生都很有幫助。不過，目前還有錯誤資訊、隱私和倫理等問題需要克服。作者強調，必須有人類監督和明確政策，才能讓AI安全又有效地提升牙醫教育品質。 PubMed DOI