這項研究探討大型語言模型（LLMs），如ChatGPT-3.5和GPT-4，在風濕性疾病治療計畫的潛力，並與臨床風濕病學委員會（RB）的計畫進行比較。結果顯示，68.8%的案例中RB的計畫更受偏好，GPT-4和GPT-3.5則分別為16.3%和15.0%。GPT-4在一線治療中較受青睞，且與RB的計畫在安全性上無顯著差異。雖然LLMs生成的計畫安全且高品質，但RB的計畫在遵循指導方針和整體品質上表現更佳，建議需進一步研究以提升LLMs的臨床應用。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLM）聊天機器人對於常見病人問題（如下背痛）的回答準確性和可讀性。分析了30個問題，結果顯示120個回答中，55.8%準確，42.1%不準確，1.9%不清楚。治療和自我管理的回答較準確，風險因素則最不準確。可讀性平均得分為50.94，顯示文本相對困難。此外，70%-100%的回答都有健康建議的免責聲明。總體而言，雖然LLM聊天機器人有潛力，但準確性和可讀性差異可能影響病人理解。 PubMed DOI

這項研究評估了AI工具，特別是ChatGPT 3.5和4.0，在提供低背痛患者教育的效果。結果顯示，ChatGPT 4.0在回應質量上明顯優於3.5，得分分別為1.03和2.07，且可靠性得分也較高。兩者在心理社會因素的問題上表現不佳，顯示出臨床醫生在這類情感敏感問題上的監督是必要的。未來發展應著重提升AI在心理社會方面的能力。 PubMed DOI

這項研究探討如何利用大型語言模型（LLMs）預測慢性下背痛患者的安慰劑反應者，透過分析患者的訪談內容。安慰劑效應是指患者因期待而從無效治療中獲得疼痛緩解，了解影響因素對非藥物疼痛管理很重要。研究者重新分析了兩項臨床試驗的數據，開發的預測模型在新數據上的準確率達74%。結果顯示，LLMs能揭示與安慰劑反應相關的心理社會因素，並識別情緒相關的語言模式，為理解治療結果中的生物心理社會因素提供新視角。 PubMed DOI

這項研究探討如何利用臨床實踐指導（CPGs）來強化大型語言模型（LLMs），以改善針對 COVID-19 的門診治療決策。研究開發了三種整合 CPGs 的方法：二元決策樹、程式輔助圖形構建和思考鏈少量提示，並以零樣本提示作為基準。結果顯示，所有 LLMs 在有 CPG 增強的情況下表現優於零樣本提示，特別是二元決策樹在自動評估中表現最佳。這顯示出帶有 CPG 的 LLMs 能提供更準確的治療建議，未來應用潛力廣泛。 PubMed DOI

慢性疼痛影響超過20%的人口，對個人和經濟造成重大影響。有效的疼痛評估工具對改善患者生活至關重要。這項研究探討使用大型語言模型（如GPT-4）來評估患者的書面敘述（WNs）。分析43份纖維肌痛症患者的WNs後，結果顯示GPT-4的評估與專家評分高度一致，且專家認為其評分和解釋通常合適。這表明GPT-4能有效增強WNs的評估，為慢性疼痛管理提供新方法。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療保健，特別是胃腸科，展現出提升臨床決策、研究及病人管理的潛力。為了安全有效地應用這些模型，必須解決偏見、幻覺及法規遵循等挑戰。本文提出一個結構化框架，針對C型肝炎治療進行案例研究，涵蓋臨床目標定義、多學科團隊組建、數據準備、模型選擇與微調等步驟。此外，還強調遵循HIPAA和GDPR等法規，以確保負責任的AI應用。未來研究應聚焦於多機構驗證及AI輔助的臨床試驗。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4在為膝關節骨關節炎患者產出個人化自我管理衛教內容時，表現比臨床醫師更快、更完整且更精確。不過，GPT-4有時用詞太複雜，對健康識讀較低的患者不夠友善。未來建議AI與醫師共同審查，才能兼顧品質與安全。 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

這項研究發現，結合RAG技術的AI模型能產生比一般AI更優質、可讀性更高且重複性較低的下背痛衛教資料，但內容仍未達臨床標準。AI在提升衛教品質上有潛力，但還需進一步改進，才能真正應用於臨床。 PubMed