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

自體免疫性肝病（AILDs）較為罕見，醫療提供者需仔細評估。研究探討了四款聊天機器人（ChatGPT 3.5、Claude、Microsoft Copilot 和 Google Bard）在臨床決策支持中的潛力。十位肝臟專家針對56個問題進行評估，結果顯示Claude得分最高（7.37），ChatGPT次之（7.17）。研究發現這些機器人常提供一般性資訊、劑量資訊不足，且對孕婦的建議不準確。雖然聊天機器人有潛力，但仍需改善資訊的具體性與準確性，以提升其在自體免疫性肝病管理中的有效性。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs），如ChatGPT和Gemini，對黑色素瘤病人問題的回答效果，並與荷蘭的病人資訊資源（PIRs）比較。結果顯示，ChatGPT-3.5在準確性上表現最佳，而Gemini在完整性、個人化和可讀性方面優秀。荷蘭的PIRs在準確性和完整性上表現穩定，某網站在個人化和可讀性上特別強。整體來看，LLMs在大多數領域超越PIRs，但準確性仍需加強，且LLM的可重複性隨時間下降。研究強調，LLMs需提升準確性和可重複性，才能有效取代或補充傳統PIRs。 PubMed DOI

這項研究評估了AI聊天機器人提供的對比劑相關急性腎損傷（CAAKI）資訊的可靠性。研究人員向ChatGPT、Gemini、Copilot和Perplexity四個聊天機器人詢問常見問題，結果顯示Perplexity的資訊評價為「良好」，其他則為「一般」。所有回應的可讀性都很複雜，需要大學程度才能理解，且可理解性和適用性評分都偏低。雖然在李克特量表上獲得良好評價，但研究指出AI提供的CAAKI資訊仍可能不夠易懂。 PubMed DOI

這項研究首次評估了ChatGPT和Gemini聊天機器人在提供病毒性肝炎資訊的準確性與可靠性。研究共分析176個問題，結果顯示兩者的平均分數相近（3.55對3.57），且正確回答比例也相似（71.0%對78.4%）。在CDC問題上，兩者的正確率都很高，但在國際指導方針問題上則表現不佳。整體而言，雖然在CDC和社交媒體問題上表現良好，但在指導方針的準確性上仍有待加強。 PubMed DOI

這項研究評估了三款AI聊天機器人—ChatGPT 4.0、Claude 3.0和Gemini Pro—以及Google在回答腎臟移植後常見問題的表現。研究使用5點李克特量表評估回應質量，並透過病人教育材料評估工具（PEMAT）檢視可理解性和可行性。結果顯示，回應質量高（中位分數4），可理解性良好（中位72.7%），但可行性較差（中位20%）。可讀性較難，Claude 3.0提供最可靠的回應，而ChatGPT 4.0則在可理解性上表現突出。Google在各項指標上未能超越這些聊天機器人。 PubMed DOI

這項研究評估了多款AI聊天機器人在提供前列腺癌（PrCA）決策資訊的效果，包括ChatGPT-3.5、ChatGPT-4.0、Microsoft Copilot等。研究重點在於回應的準確性、完整性、可讀性和可信度，特別針對低識字率族群及高風險的非裔美國男性。結果顯示，雖然資訊準確，但完整性和可讀性各有差異。Microsoft Copilot Pro在標準篩檢問題上表現最佳，而Microsoft Copilot則在低識字率回應中表現突出。總體來說，AI聊天機器人可作為前列腺癌篩檢資訊的輔助資源，但仍需醫療專業指導。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4o在晚期胃癌治療建議的準確性和完整性上，表現都比Gemini Advanced更穩定。不過，兩者的建議都只能當作輔助工具，還是需要專業醫師監督，不能單獨用來做臨床決策。 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-4和Gemini 1.0 Ultra在回答腸胃道癌症臨床問題的表現，兩者正確率約76–78%，精確度57–65%，但都還不夠精準，還不能直接用在臨床上。兩個模型和不同癌症類型間沒明顯差異，顯示目前AI在腫瘤科臨床決策上還有進步空間，未來還需要更多研究。 PubMed DOI