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這項研究比較了 ChatGPT 和 ERNIE Bot 在中英文乳癌資訊上的表現。結果顯示,英文版 ChatGPT 答案最準確、最實用,特別適合一般病患提問。不過,兩款 LLM 在專業問題上表現都不佳,且常缺乏佐證資料。目前還不適合完全依賴 LLM 做臨床決策,資料安全和法律風險也需注意,未來還要進一步研究。 PubMed DOI


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研究評估大型語言模型(LLMs)提供脈絡膜黑色素瘤資訊的準確性,比較三個LLMs,專家審查結果顯示ChatGPT在醫療建議上最準確,手術前後問題上與Bing AI相似。回答長度不影響準確性,LLMs可引導患者尋求專業建議,但在臨床應用前仍需更多微調和監督。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型(LLMs)驅動的聊天機器人,如ChatGPT 3.5、CoPilot和Gemini,在提供前列腺癌資訊的有效性,並與官方病人指南進行比較。研究使用25個專家驗證的問題,根據準確性、及時性、完整性和可理解性進行評估。結果顯示,ChatGPT 3.5的表現優於其他模型,證明其為可靠的資訊來源。研究強調在健康領域持續創新AI應用的重要性,並建議未來探討AI回應中的潛在偏見及其對病人結果的影響。 PubMed DOI

近年來,大型語言模型(LLMs)已被應用於醫療領域,特別是在前列腺癌的病患溝通上。我們的研究評估了三種LLM的效果,包括ChatGPT(3.5)、Gemini(Pro)和Co-Pilot(免費版),並與官方的羅馬尼亞前列腺癌病患指南進行比較。透過隨機和盲測,八位醫療專業人員根據準確性、及時性、全面性和使用友好性進行評估。結果顯示,LLM,尤其是ChatGPT,通常提供比指南更準確且友好的資訊,顯示出其在改善醫療溝通上的潛力。不過,不同模型的表現差異也顯示出需要量身定制的實施策略。 PubMed DOI

這項研究評估了AI聊天機器人,特別是ChatGPT和Google Bard在提供前列腺癌教育資訊的表現。研究發現,所有大型語言模型的準確性相似,但ChatGPT-3.5在一般知識上表現優異。ChatGPT-4的回答則更全面,而Bard的回答最易讀,獲得最高的易讀性分數。總體來說,這些AI模型雖無法取代醫療專業人員,但能有效協助病人了解前列腺癌的相關知識。 PubMed DOI

這項研究評估了三個大型語言模型(LLMs)—ChatGPT、ERNIE Bot 和 ChatGLM—在回答乳腺癌相關問題的表現,特別針對中國的情境。分析了60個腫瘤科醫生提出的問題,結果顯示: - ChatGPT 提供了最多的全面回答,佔66.7%。 - 三個模型在乳腺癌治療問題上的準確率都很低,平均僅44.4%。 - ERNIE Bot 的回答較短。 - 可讀性評分無顯著差異。 總體來看,這些模型可作為乳腺癌資訊工具,但在專業治療問題上不可靠,應在醫療專業人員指導下使用。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT對乳腺癌常見問題的回答準確性,顯示它在病患教育中的潛力。研究收集了100個問題,專家評估後發現,大部分回答至少部分正確,但仍有5個完全錯誤、22個部分正確、42個正確但缺乏細節,只有31個高度準確。這顯示ChatGPT可作為輔助工具,但不準確的情況強調了專業監督的重要性。研究建議在醫療中整合AI工具,以增進病患與醫療提供者的互動,並確保資訊隨時更新。 PubMed DOI

這項研究評估了兩個大型語言模型(LLMs),ERNIE Bot 和 ChatGPT,在回答肝癌介入放射學問題的有效性,特別是針對經動脈化療栓塞(TACE)和肝動脈灌注化療(HAIC)。共設計38個問題,由10位專業人士評估兩者的回答。結果顯示,ERNIE Bot 在中文環境中表現較佳,而 ChatGPT 在英文環境中更優。研究強調根據語言選擇合適的 LLM 以提供準確的治療資訊,但也指出兩者都需人工審查以確保資訊可靠性。 PubMed DOI

子宮頸癌是全球健康的重要議題,尤其在資源有限的地區。這項研究探討大型語言模型(LLMs)在子宮頸癌管理中的潛力,評估了九個模型的準確性和可解釋性。結果顯示,ChatGPT-4.0 Turbo表現最佳,得分為2.67,顯示其在提供可靠回應方面的有效性。研究還利用LIME增強模型的可解釋性,對醫療專業人員建立信任至關重要。雖然專有模型表現良好,但醫學專用模型的表現未如預期,未來仍需進一步研究以了解LLM在醫療中的應用。 PubMed DOI

最近大型語言模型(LLMs)在即時搜尋和多語言支持上有了顯著進展,但提供健康資訊的安全性仍然很重要。針對七個公開的LLMs進行的評估顯示,英語回應中沒有臨床錯誤,但294個非英語回應中有7個出現錯誤。雖然48%的回應有有效引用,但39%的英語引用來自.com網站,質量堪憂。此外,英語回應的閱讀水平普遍較高,非英語回應也相對複雜。這些結果顯示LLMs在準確性和可讀性上仍需改進,持續的基準測試是必要的。 PubMed DOI

這項研究比較四種大型語言模型在回答心血管疾病預防問題時的表現。結果發現,ChatGPT-4.0 英文答題最準確且自我覺察,中文則是 ERNIE 表現較好。不過,所有模型在中文表現都稍差,顯示有語言偏差。這提醒我們,AI 醫療建議在不同語言下還需要持續檢驗。 PubMed DOI