ChatGPT是由OpenAI開發的生成式人工智慧，因其優秀的對話能力而受到關注，特別是在醫療領域的應用，如病人管理和臨床試驗。這篇回顧分析了2000年至2023年間在泌尿科和外科的相關文獻，使用PRISMA流程圖說明文章選擇過程，並探討了ChatGPT在外科的多種應用，包括行政任務、手術同意書、報告撰寫及醫學教育。儘管其在病人診斷和預測結果上展現潛力，但也面臨錯誤資訊、偏見及保密等挑戰，因此整合時需謹慎監管以確保病人安全。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT對上尿路尿路上皮癌（UTUC）病人常見問題的回應質量。共15個問題被分為一般資訊、症狀與診斷、治療及預後。泌尿科醫生根據五個標準評分，結果顯示平均得分為3.93，其中一般資訊得分最高（4.14），治療相關回應得分最低（3.68）。雖然ChatGPT能提供基本資訊，但在治療問題上未完全滿足需求，且有安全隱患，建議在病人教育中謹慎使用。 PubMed DOI

這項研究探討了GPT-4在提升醫療專業人員非技術技能（NTS）訓練中的作用。泌尿科實習生透過模擬情境識別NTS事件，並獲得AI和人類顧問的反饋。結果顯示，GPT-4在知識強化、提供證據反饋、展現同理心及調整解釋方面表現優異，但在人類的語言術語和事實反饋上則更具優勢。研究建議結合AI與人類專業知識，可能會改善醫療NTS訓練，發揮兩者的互補優勢。 PubMed DOI

這篇評論探討了人工智慧（AI）在小兒泌尿科的應用，強調了醫生可用的工具和新興技術。AI在影像分析和臨床預測方面的應用，能提升病人諮詢及風險評估，並協助開發遺尿症的治療方案。雖然像ChatGPT這樣的語言模型在病人教育上有潛力，但目前尚無法完全取代人類互動。總體來看，AI和機器學習在小兒泌尿科的應用仍在探索中，未來可能對醫療實踐帶來重大影響。 PubMed DOI

本研究探討大型語言模型（LLMs）在膀胱癌管理中的表現。研究設計了100個臨床問題，評估六種LLMs的回應準確性。結果顯示，Claude-3.5-Sonnet以89.33%準確率最佳，ChatGPT-4為85.67%。GPT-3.5-Turbo經過兩階段訓練後，準確率從74.33%提升至100%。研究顯示，針對性訓練能顯著改善模型表現，並指出策略性改進可克服專業醫學應用中的限制。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs）在解讀膀胱鏡影像以識別泌尿系統疾病的能力。分析了603張影像，結果顯示整體診斷準確率為89.2%。其中，ChatGPT-4 V的準確率為82.8%，Claude 3.5 Sonnet為79.8%。對於膀胱腫瘤，ChatGPT-4 V達92.2%；膀胱炎檢測則高達94.5%。然而，對良性前列腺增生的準確率較低，分別為35.3%和32.4%。研究建議LLMs可作為泌尿科醫生的輔助工具，但需進一步提升其診斷準確性。 PubMed DOI

科學界對人工智慧（AI）在醫學，特別是泌尿科的應用越來越重視。AI在前列腺癌診斷上展現潛力，其他領域如功能性泌尿學和神經泌尿學也開始探索AI的好處，尤其是在尿動力學評估和影像解讀方面。雖然已有初步報告使用像ChatGPT的AI工具，但在功能性泌尿外科手術中的應用仍不明朗。本文回顧現有證據，討論AI在診斷、治療評估及外科訓練中的潛在優勢，並指出未來臨床整合需克服的挑戰。 PubMed DOI

本研究評估四種人工智慧應用程式（ChatGPT-4.0、Bing AI、Google Bard 和 Perplexity）在管理膀胱輸尿管逆流（VUR）方面與美國泌尿學會（AUA）指導方針的一致性。針對 AUA 指導方針提出 51 個問題，經兩位兒科外科醫生獨立評估，結果顯示各 AI 平均分數相近，且評分一致性高。這些 AI 應用程式在提供基於指導方針的建議上，對兒科泌尿學具有潛在價值。 PubMed DOI

這項研究發現，用AI（像是ChatGPT和Gemini）產生的選擇題，經專家審核後，能有效評量醫學生在泌尿科實習期間的知識進步。AI題目內容正確，特別適合用於臨床情境的評量，但在分辨學生程度上還有侷限，高風險考試仍需專家審查。整體來說，AI題目很有潛力應用在醫學教育的形成性評量。 PubMed DOI

隨著影像檢查普及，腎細胞癌被診斷的案例增加，分辨腎臟良性或惡性病灶變得更重要。AI技術（像機器學習、深度學習）已廣泛應用於腎臟病灶的偵測與分類，協助診斷和個人化治療。雖然AI展現潛力，但仍面臨資料差異、可解釋性及發表偏差等挑戰。 PubMed DOI