研究評估了ChatGPT在處理細菌感染和抗生素敏感性相關問題以及臨床案例中的效果。結果顯示ChatGPT在回答理論問題表現不錯，但在臨床案例管理上有限制，例如識別抗藥機制和抗生素處方。ChatGPT可作為醫學教育和分析工具，但不宜取代專家諮詢在複雜決策中的重要性。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4在住院神經科的診斷準確性，並與顧問神經科醫師進行比較。研究使用Epic電子健康紀錄的病人數據，CG4為51位病人生成了初步診斷和治療計畫。結果顯示，CG4的平均得分為2.57，顧問醫師為2.75，整體成功率相近（CG4為96.1%，顧問醫師為94.1%）。雖然顧問醫師的全面診斷可能性略高，但CG4仍被視為神經科有價值的診斷工具。未來需進一步研究以驗證這些結果。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT（包含GPT-3.5和GPT-4）在診斷神經眼科疾病的準確性，使用了22個病例。結果顯示，GPT-3.5的正確診斷率為59%，而GPT-4提升至82%。相比之下，兩位神經眼科醫生的準確率為86%。GPT-4與專家的協議程度優於GPT-3.5，顯示出其在臨床診斷上的潛力，但仍需進一步研究以了解其在資源有限的環境中的應用。 PubMed DOI

本研究探討ChatGPT在簡化腎小球疾病治療資訊的能力，幫助患者更易理解。針對67種腎小球疾病，使用兩種問題類型進行測試。結果顯示，普通解釋的可讀性為高中水平，調整後可讀性改善至中學水平，且可理解性顯著提升。然而，針對特定閱讀水平的準確性較低。總體而言，ChatGPT在提升資訊可讀性方面潛力大，但需進一步研究以確保內容的全面性及倫理使用。 PubMed DOI

這項研究評估了AI模型ChatGPT-4在解讀動脈血氣（ABG）結果的有效性，並與經驗豐富的麻醉醫師進行比較。研究分析了400個重症監護病房的ABG樣本，結果顯示ChatGPT-4在大多數參數上準確度高，像是pH值、氧合、鈉和氯的準確度達100%。不過，血紅素和膽紅素的準確度較低，且有時會建議不必要的碳酸氫鹽治療，顯示在酸鹼平衡的判斷上仍需改進。總體來看，ChatGPT-4在ABG解讀上有潛力，但複雜的代謝標記仍需臨床醫師的監督。未來應加強AI對細微代謝數據的解讀能力，以確保臨床安全。 PubMed DOI

本研究評估ChatGPT 4 Omni在診斷神經認知障礙的準確性，並與早期版本比較。研究分為兩部分，第一部分分析其與臨床醫生的診斷一致性，涉及12,922名老年人，結果顯示有一定的關聯性，但準確性仍不足以獨立使用。第二部分則使用537名老年人的數據，未顯示顯著一致性。結論指出，雖然ChatGPT 4 Omni有潛力，但仍需改進與訓練，以提升其在臨床中的應用效果。 PubMed DOI

這項回顧性研究評估了不同ChatGPT模型（如GPT-3.5、GPT-4等）在預測急診病人診斷的表現。研究針對30名病人，發現GPT-3.5在前三名鑑別診斷的準確率高達80%，但主要診斷的準確率僅47.8%。較新的模型如chatgpt-4o-latest在主要診斷的準確率提升至60%。要求模型提供推理過程也有助於改善表現。不過，所有模型在處理非典型案例時仍面臨挑戰，顯示其在急診環境中的應用限制。 PubMed DOI

ChatGPT 在解讀動脈血液氣體分析（ABG）時，對常見急診案例的表現和醫師相當接近，但遇到中毒或混合型酸鹼失衡時準確度就明顯下降。不過，它給的臨床建議都算安全，適合當作輔助工具，但還是不能完全取代專業醫師判斷。 PubMed DOI

這次比較發現，GPT-4o 能整合複雜臨床資訊，給出詳細診斷和治療建議，明顯優於 1970 年的 CAL AI 只能提供基本指引。這凸顯 AI 在醫療分析上的進步，但 AI 仍有侷限，應作為醫師的輔助工具，而非完全取代臨床判斷。 PubMed DOI

這項研究用22個神經眼科病例，比較ChatGPT（GPT-3.5和GPT-4）和兩位專科醫師的診斷能力。GPT-3.5正確率59%，GPT-4有82%，醫師則是86%。GPT-4的表現已經接近專科醫師，顯示AI有潛力協助診斷複雜眼腦疾病，尤其在缺乏專科醫師的地區。不過，臨床應用前還需要更多驗證安全性與可靠性。 PubMed DOI