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這項研究發現,南韓民眾在網路上搜尋像「腸胃不適」或「水狀腹瀉」這類常用詞時,和急診因腹瀉就診人數有明顯關聯,甚至能提前兩週預測急診潮,特別是在50歲以下族群。這表示,透過監測網路搜尋趨勢,有助於提早掌握腹瀉疫情,提升公衛監測效率。 PubMed DOI


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美國IBD患病率最高,遺傳、環境和飲食都影響急性發作。研究發現ChatGPT比BingChat和YouChat更適合回答IBD飲食問題,但有時回答不可靠。CB-AI建議諮詢專家,有助於改善IBD患者飲食教育。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT生成的胃腸科資訊的質量與可讀性,特別針對對話式和定義式問題的回應。三位認證的胃腸科醫生使用5點李克特量表評估回應的適當性,涵蓋六個類別。結果顯示,44%的對話式回應和69%的定義式回應被認為適當,但與胃腸急症相關的回應則全都不適當。可讀性評估顯示這些內容需大學程度的閱讀能力。總體而言,雖然ChatGPT能生成一般適合的回應,但在適當性和可讀性上仍需改進,才能成為可靠的醫療資訊來源。 PubMed DOI

非糖尿病人士使用semaglutide減重的非標籤用途,導致全球供應短缺,部分原因是社交媒體的推廣。研究分析了2021年1月至2023年8月的搜尋行為,發現大多數國家在2022年後對該藥物的興趣增加,尤其是加拿大和美國。媒體報導影響搜尋興趣,但並非唯一因素,英國和德國的相關性特別強。搜尋查詢顯示減重是主要話題,與糖尿病相關的查詢較少。研究建議進一步探討社交媒體數據,以了解非標籤使用激增的原因。 PubMed DOI

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

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