醫療保健領域正透過AI和ML不斷進步，物理治療師正經歷重大轉變。AI是創新機會，非威脅。LLMs如ChatGPT和BioMedLM提供人類般表現，但在物理治療中面臨準確性挑戰。物理治療師可從訓練LLMs中受益，簡化任務、全球連結和個人化治療。觸感和創造力仍重要。強調治療師參與AI模型塑造，重視道德使用和人類監督，將AI視為合作夥伴，確保數據準確性，解決挑戰。 PubMed DOI

這篇論文探討了大型語言模型（LLMs）驅動的聊天機器人，如何分享運動對癲癇患者的好處。LLMs 能生成詳細文本並促進結構化對話，成為提供治療選擇的有用工具，包括運動。不過，我們也提到 LLMs 的限制，如需人類監督，以及在特定主題上可能提供不準確資訊的風險。儘管如此，LLM 聊天機器人在輔助癲癇管理和改善資訊獲取方面，特別是在運動領域，仍顯示出潛力。 PubMed DOI

這篇回顧探討大型語言模型（LLMs）在病人教育和參與中的應用，分析了201項主要來自美國的研究，並提出六個關鍵主題，包括生成病人教育材料、解釋醫療資訊、提供生活方式建議等。研究顯示，LLMs能有效生成易懂的內容，改善病人與醫療提供者的溝通，但也存在可讀性、準確性及偏見等問題。未來需進一步研究以提升LLM的可靠性，並解決其在醫療應用中的倫理挑戰。 PubMed DOI

這篇綜述探討大型語言模型（LLMs）在骨科的應用，指出它們在解決相關挑戰上的潛力。研究分析了2014年1月至2024年2月間的68項相關研究，主要集中在臨床實踐。結果顯示，LLMs的準確率差異很大，診斷準確率從55%到93%不等，ChatGPT在疾病分類中的準確率範圍更是從2%到100%。雖然LLMs的表現令人鼓舞，但預計不會取代骨科專業人員，反而可作為提升臨床效率的工具。呼籲進行更多高品質的臨床試驗，以了解其最佳應用。 PubMed DOI

最近生成式人工智慧的進展，特別是像ChatGPT這類工具，顯示出在醫療保健中提升決策支持、教育和病人參與的潛力。不過，必須進行徹底評估以確保其臨床使用的可靠性和安全性。2023年的一項回顧分析了41篇學術研究，強調了ChatGPT在醫學領域的有效性，並指出其表現因專科和語言環境而異。雖然展現了潛力，但仍需克服一些挑戰。總體而言，持續改進對於成功整合至醫療保健至關重要，以改善病人護理結果。 PubMed DOI

本研究探討大型語言模型（LLMs）在肌肉骨骼醫學的應用，並評估相關研究的質量。透過系統文獻回顧，分析了2022至2024年間的114項研究，主要集中在病人問題回答、診斷管理、骨科檢查等五大領域。大部分研究使用ChatGPT 3.5，方法學上存在透明度不足的問題。研究指出，雖然LLMs在醫療上有潛力，但目前的研究仍需改進，並強調建立指導方針以促進有效應用。 PubMed DOI

這項研究回顧了大型語言模型（LLMs）在生成病人教育材料（PEMs）的應用。研究人員根據JBI指導方針，從五個資料庫中篩選出69項相關研究，並提取了21個變數，分為五個主題。主要發現包括：美國的研究最多，最常用的LLM是ChatGPT-4、3.5和Bard，大多數研究集中在評估生成回應的準確性和可讀性，只有三項研究使用外部知識庫，且大部分提示為英語。總體而言，這項回顧顯示LLMs在創建有效病人教育材料方面的潛力，並指出評估框架和多語言應用的不足。 PubMed DOI

慢性病是全球主要死因，LLMs（像ChatGPT）在管理慢性病上有潛力，能提供準確、易懂的健康建議，幫助病人自我管理和獲得支持。專業型LLMs表現更好，但目前證據有限，還有隱私、語言和診斷等挑戰。臨床應用還在初期，未來需加強資料安全、專業化和與穿戴裝置整合。 PubMed DOI

研究團隊開發了「FysBot」運動App，內建ChatGPT聊天機器人，能給個人化運動建議。五位成人測試後覺得建議實用，但回覆品質、活動建議和步數追蹤還有待加強。大家認為這機器人有潛力激勵運動，若能再提升個人化和操作便利性，未來使用率可望提升。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4o 和 Gemini Advanced 在設計膝蓋骨關節炎復健計畫時，和物理治療師的整體一致性不錯，但在運動細節上還有待加強。ChatGPT-4o 表現較佳，尤其在進階階段。不過，這些 AI 目前還缺乏臨床判斷和細節指導，臨床應用前仍需專家把關與優化。 PubMed DOI