這項研究探討大型語言模型（LLMs）在耳鼻喉科手術腫瘤建議中的潛力。研究比較了多學科腫瘤委員會（MDT）與兩個LLMs（ChatGPT-4o和Llama 3）的建議。結果顯示，ChatGPT-4o與MDT的符合率為84%，Llama 3則為92%。兩者都能識別第一線治療選擇，且MDT的建議在28%的案例中被模型採納。雖然LLMs的建議受到正面評價，但研究強調應用於輔助決策，而非取代專業醫師，特別是考量數據保護問題。Llama 3的本地運行特性顯示出臨床應用潛力。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在臨床醫學中展現出潛力，能改善決策支持、診斷及醫學教育。不過，將其整合進臨床流程需徹底評估，以確保可靠性、安全性及倫理性。本系統性回顧調查了LLMs在臨床環境中的評估方法，發現大多數研究集中於一般領域的LLMs，醫學領域的研究較少。準確性是最常評估的參數。儘管對LLMs的興趣上升，研究中仍存在限制與偏見，未來需建立標準化框架，確保其安全有效地應用於臨床實踐。 PubMed DOI

一項針對98個耳鼻喉科案例的研究評估了ChatGPT-4和Llama2的診斷準確性及建議的適當性。結果顯示，ChatGPT-4在82%的案例中正確診斷，優於Llama2的76%。在額外檢查建議上，ChatGPT-4的相關性為88%，Llama2則為83%。治療適當性方面，ChatGPT-4達80%，Llama2為72%。雖然兩者表現不錯，但仍有不適當建議的情況，顯示需進一步改進及人類監督以確保安全應用。 PubMed DOI

這篇系統性回顧發現，ChatGPT在口腔顎面外科的臨床決策、手術規劃和病患衛教等方面有輔助效果，尤其在產生手術同意書和術後支持表現不錯，但在藥理學和複雜病例處理上仍有限。建議將ChatGPT作為輔助工具，需專業人員監督，不能完全取代醫師判斷。 PubMed DOI

這篇系統性回顧分析30項比較LLM和醫師臨床診斷的研究，發現LLM診斷準確率雖不錯，但多數研究有偏誤，且準確度還不及醫師。不過，若小心運用，未來LLM有望成為醫療智慧助理。 PubMed DOI

這項研究測試了11款大型語言模型在耳鼻喉科專科考題上的表現，GPT-4o正確率最高，特別擅長過敏學和頭頸腫瘤題目。Claude系列表現也不錯，但還是略輸GPT-4。GPT-3.5 Turbo的正確率則比去年下降。所有模型答單選題都比多選題好。整體來看，新一代LLM在醫療領域很有潛力，但表現會變動，需持續追蹤和優化。 PubMed DOI

這篇回顧分析168篇研究，發現ChatGPT-4o在選擇題最準，ChatGPT-4開放式問題表現最好，但人類醫師在前1和前3名診斷還是最強。Claude 3 Opus在前5名診斷勝出，Gemini則在分級和分類任務表現最佳。這些結果可作為醫療現場選用AI輔助的參考依據。 PubMed DOI

最新系統性回顧分析166篇研究，發現NLP（像是ChatGPT）在耳鼻喉科的應用越來越多，主要用於臨床決策、病人和醫學生教育、電子病歷優化及數據分析。不過，目前在臨床實務和醫學生訓練等方面的應用還不多，也需要制定更明確的研究指引。 PubMed DOI

這篇系統性回顧發現，大型語言模型像ChatGPT、GPT-4等，已經開始應用在麻醉和重症醫學，包括加護醫療、醫療教育和圍手術期照護。雖然它們在簡單任務上表現不錯，但遇到複雜情境還是比不上醫師。現階段LLMs還不能完全取代醫師，但在特定、經過監督的任務上有潛力。未來還需要更多研究來驗證其臨床應用。 PubMed DOI

這篇系統性回顧分析了大型語言模型在牙顎顏面放射學的應用，包括診斷、治療建議、考題作答和報告生成。雖然LLMs在這些任務上展現潛力，但準確率落差大（33%到92.5%），表現還不夠穩定，未來還需要更多改進和驗證，才能真正用在臨床實務上。 PubMed DOI