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這項研究比較了三款AI(ChatGPT Plus、Copilot、Perplexity)在回答神經內分泌腫瘤管理問題的表現。ChatGPT Plus在清楚度上表現最好,但所有AI在複雜臨床問題上仍有困難。雖然AI有潛力成為資訊工具,但正確性不一,仍需醫師把關,確保病患溝通安全。 PubMed DOI


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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

這項研究評估了四種大型語言模型(LLM)工具——ChatGPT、Google Bard、Microsoft Bing Chat 和 Google SGE——在提供癌症兒童照顧者資訊的有效性。研究使用26個常見問題,五位小兒腫瘤學專家根據多項標準進行評估。結果顯示,ChatGPT整體表現最佳,特別在複雜性上,而Google Bard在準確性和清晰度上表現突出。Bing Chat和Google SGE得分較低。專家強調情感語調和同理心的重要性,未來需進一步研究這些工具在其他醫療領域的應用。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型(LLMs)在提供前列腺癌放射治療病人教育的有效性,並納入臨床醫生和病人的反饋。研究中針對六個常見問題,評估了ChatGPT-4、Gemini、Copilot和Claude的回答。結果顯示,雖然所有模型的回答被認為相關且正確,但可讀性較差。病人對ChatGPT-4的評價較高,認為其回答易懂且有信心。整體而言,LLMs在病人教育上有潛力,但準確性和可讀性仍需改進,未來需進一步研究以提升其效益。 PubMed DOI

這項研究評估了GPT-4和BioMistral 7B兩個大型語言模型在回答罕見疾病病人詢問的表現,並與醫生的回應進行比較。結果顯示,GPT-4的表現優於醫生和BioMistral 7B,回應被認為正確且具同理心。BioMistral 7B的回應則部分正確,而醫生的表現介於兩者之間。專家指出,雖然LLMs能減輕醫生負擔,但仍需嚴格驗證其可靠性。GPT-4在溝通上表現佳,但需注意回應的變異性和準確性。 PubMed DOI

這項研究評估了OpenAI的ChatGPT和Microsoft的Copilot在根據全國綜合癌症網絡針對胰腺導管腺癌指導方針生成回應的準確性。研究發現,ChatGPT的準確性較Copilot優越,完全正確的回應分別為52%和33%。此外,ChatGPT的回應也較為準確,評分為3.33對3.02。兩者的回應普遍冗長,平均字數分別為270字和32字。研究結論指出,雖然這些模型在臨床決策支持上有潛力,但仍需改進以確保準確性和簡潔性。 PubMed DOI

這項研究發現,讓 ChatGPT 直接讀取 NCCN 指南 PDF 並搭配提示語(PDF+Prompt),能大幅提升其在建議晚期非小細胞肺癌治療時的準確度和符合指引性,且回覆更清楚易懂。單靠提示語沒有效果。這表示,若大型語言模型能直接存取臨床指引,對腫瘤治療決策會更有幫助,但還需更多研究來驗證其他癌症和臨床情境的適用性。 PubMed DOI

這項研究比較GPT-4和中國腫瘤科醫師回答癌症病患問題的表現。結果顯示,GPT-4在病患衛教的答案較完整,正確性和安全性也不輸醫師,但在醫療決策上正確率較低,偶爾還會出現危險錯誤。醫師和病患對同理心的感受也不同。總結來說,GPT-4適合用於衛教,但在醫療決策上仍需醫師把關。 PubMed DOI

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

這項研究發現,ChatGPT能幫助腦膜瘤患者了解診斷和治療,特別是在放射線治療後的衛教上。大多數患者覺得ChatGPT的回答清楚又正確,六成願意未來再用。醫師也認同內容大致正確,但提醒部分細節、尤其副作用說明還不夠完整。整體來說,ChatGPT適合當作衛教輔助工具,但還是需要醫師把關。 PubMed DOI

這項研究發現,ChatGPT-4o 回答子宮內膜異位症相關問題的表現,和人類專家差不多,品質、正確性和安全性都不輸專家。雖然專家多能分辨 AI 回答,但 AI 仍有潛力協助病人獲取健康資訊。未來還需進一步研究 AI 在臨床應用的風險與接受度。 PubMed DOI