人工智慧（AI）與教學、臨床技術的結合，正在顯著改變牙科教育。特別是像ChatGPT這樣的大型語言模型（LLMs），為提升教育體驗帶來新機會。LLMs能提供個性化反饋、生成案例情境及創建教育內容，提升牙科訓練質量。不過，也面臨內容偏見、不準確性及隱私問題等挑戰。為了最大化優勢並降低風險，需在適當指導下使用LLMs，讓牙科教育能創造更吸引人的學習體驗，幫助學生準備臨床實踐。 PubMed DOI

**引言** 隨著人工智慧的發展，大型語言模型（LLMs）在牙科領域的應用逐漸受到重視。這些模型能生成類似人類的文本，潛在地提升臨床實踐和病人教育，但其準確性對病人護理至關重要。 **目的** 本研究首次評估不同LLMs的牙科知識，透過分析它們對全國牙科考試（INBDE）問題的回答準確性。 **方法** 我們測試了多個閉源和開源的LLMs，針對「病人箱」風格的問題及傳統多選題進行評估。 **結果** ChatGPT-4的準確率最高，達75.88%；Claude-2.1為66.38%；Mistral-Medium則為54.77%。模型間的表現差異顯著。 **結論** 研究顯示LLMs在牙科的潛力，並強調選擇合適模型的重要性，但在臨床應用前仍需克服一些挑戰。 PubMed DOI

這篇回顧強調大型語言模型（LLMs）在牙科領域的重要性，雖然在醫療應用上已有進展，但在牙科實務中仍然有限。研究分析了4079條紀錄，找出17項相關研究，發現ChatGPT是最常用的模型，主要用來回答術後病人的問題。大多數研究屬於第3級部署，顯示實際應用情況，但仍需進一步精練。結果顯示LLMs在牙科有潛力，但需更廣泛的評估和標準化，並採用進階提示技術以提升透明度和可重複性。持續努力對於優化LLMs在牙科的實用性至關重要。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療領域的應用越來越受到重視，能提升診斷準確性和病患照護效率。本研究透過文獻計量分析，探討2021至2024年間的研究趨勢，分析超過500篇相關文章，並使用VOSviewer和CiteSpace工具進行系統性回顧。主要發現顯示，神經網絡在影像診斷和自然語言處理等方面的應用顯著增長，並識別出臨床研究、人工智慧等新興子主題。這項分析不僅概述了當前狀態，還指出未來發展的關鍵領域。 PubMed DOI

這篇回顧探討了人工智慧（AI）在牙科的潛力，特別是在診斷、治療計畫和病人照護方面。文章介紹了AI的歷史背景及其在醫療領域的應用，並解釋了AI的基本概念，強調其在臨床數據處理和決策中的重要性。不同的AI模型，如大型語言模型和視覺模型，正在改變牙科的臨床文檔和治療方式。最後，文章強調了驗證、跨學科合作及監管框架的重要性，以促進AI在牙科的有效整合，改善病人照護。 PubMed DOI

這篇系統性回顧發現，大型語言模型（LLMs）在牙醫教育有潛力幫助學生學習，但常出現不可靠或虛構的資料來源，且來源透明度不足。雖然LLMs可作為輔助工具，但建議要小心使用，並需進一步研究及和可靠資料整合。 PubMed DOI

這篇系統性回顧分析GPT大型語言模型在牙醫領域的應用，從704篇文獻中篩選出16篇高品質研究。結果發現，這類技術有潛力，但效果不一，強調在廣泛臨床應用前，還需要更多嚴謹研究和完善倫理規範。 PubMed DOI

AI在預測、診斷和管理藥物相關性顎骨壞死（MRONJ）上展現潛力，機器學習和深度學習模型表現優異，語言模型在衛教上也有不錯表現。不過，目前資料品質和臨床應用還有待加強，未來應聚焦於標準化和可解釋的AI模型及臨床指引。 PubMed DOI

調查顯示，牙醫師普遍認為AI能提升診斷準確度和效率，但也擔心隱私、透明度及臨床決策風險。多數人主張AI應輔助而非取代醫師，並需專業監督與維持醫病關係。未來導入AI，審慎規劃和持續教育訓練很重要。 PubMed DOI

這篇研究用文獻計量分析回顧AI和生成式AI在牙醫教育的發展，發現2021年後相關研究快速增加，美國貢獻最多，發表最多的期刊是《Journal of Dental Education》。討論重點有大型語言模型、聊天機器人和臨床決策支援系統。雖然已有具影響力的論文，但還需要更多實證研究，特別是在個人化學習和實作訓練的應用。 PubMed DOI