這項研究探討大型語言模型（LLMs）如ChatGPT與傳統搜尋引擎如Google在獲取健康資訊的使用情況。調查顯示，95.6%的人使用搜尋引擎查詢健康問題，但只有32.6%的人使用LLMs。男性、黑人和亞裔更常使用LLMs，且健康狀況較好和技術熟練度高的人也較常使用。 後續調查中，大多數LLM使用者仍偏好搜尋引擎，認為LLMs的實用性不如搜尋引擎，但對其負面感受較少，認為LLMs更具人性化。總體來看，搜尋引擎仍是主要工具，但LLMs的正面評價顯示其未來增長潛力。 PubMed DOI

炎症性腸病（IBD）影響全球數百萬人，因此有效的病人教育非常重要。大型語言模型（LLMs）如ChatGPT-4.0、Claude-3-Opus和Gemini-1.5-Pro可能能提供相關資訊，但其準確性尚未廣泛研究。研究中，腸胃科專家設計了15個IBD問題，評估這三個模型的表現。結果顯示，這些模型在基本資訊上表現良好，但在複雜主題如藥物副作用和飲食改變時，表現差異明顯。Claude-3-Opus在可讀性上表現最佳。儘管顯示潛力，但仍需進一步優化以確保資訊的準確性和安全性。 PubMed DOI

新型SARS-CoV-2變異株及後COVID-19症狀仍影響許多人生活。由於約翰霍普金斯大學等機構不再每日報告確診病例，準確評估感染範圍變得困難。為此，我們開發了一個公開的COVID-19推文數據庫，專注於自我報告的病例及其症狀。我們收集了730萬條推文，發現常見症狀包括無精打采和幻覺，且再感染情況普遍。康復時間也顯著縮短，從2020年的約30天減少到2023年的約12天。這些數據對於持續追蹤COVID-19及提供見解至關重要。 PubMed DOI

這項研究探討使用者對大型語言模型（LLM）驅動的聊天機器人（如ChatGPT）提供的健康資訊的看法，與傳統線上資源相比。結果顯示，98%的參與者仍主要依賴搜尋引擎尋找健康資訊，只有21.2%使用聊天機器人。大多數人尋求健康狀況資訊，但對於用藥建議和自我診斷的需求較低。雖然LLM聊天機器人逐漸受到年輕族群的青睞，但使用者在遵循建議時仍較為謹慎。研究強調提高準確性和透明度對於健康資訊的安全性至關重要。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在提供慢性疾病患者教育方面的表現，特別針對炎症性腸病（IBD），並與專科醫生的回應進行比較。結果顯示，ChatGPT的整體品質評分與專科醫生相似，且在信息完整性上有明顯優勢。雖然準確性無顯著差異，但在患者和醫生共同回應時，ChatGPT表現較差。研究建議在健康信息創建和評估中，應納入患者的參與，以提升質量和相關性。 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

這項研究評估ChatGPT在診斷急性闌尾炎、膽囊炎和憩室炎的表現，發現它雖然整體表現不錯，但在膽囊炎和憩室炎的診斷準確度還是比不上臨床醫師。有些症狀會讓AI搞混，導致誤判。總結來說，ChatGPT在資源有限的情況下可以當作輔助工具，但遇到複雜病例還需要再加強。 PubMed DOI

這項研究用模擬病人測試ChatGPT（GPT-4o和GPT-4-Turbo）在急診分級和門診指引的表現。經過優化後，GPT-4-Turbo用MEWS分級達到100%準確率，優於GPT-4o（96.2%）；GPT-4o在門診科別選擇也有92.6%高準確率，且情感回應更好。結果顯示，經設計的ChatGPT能有效協助急診分級與指引，但還需更多臨床驗證。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT能有效協助脊髓損傷患者管理泌尿症狀，回覆內容清楚且接近專業醫療建議，能幫助判斷是否需就醫。不過，缺乏資料來源和個人化建議仍讓人有疑慮，未來需加強透明度與個人健康資料整合。 PubMed DOI

這項研究發現，像 GPT-4 這類大型語言模型，能準確從社群貼文判斷結膜炎疫情的類型、規模和原因，表現有時甚至比人類專家還好。雖然敏感度還有進步空間，但 LLM 未來有機會協助自動化公共衛生監測，幫助及早發現疫情並提醒相關單位。 PubMed DOI