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這項研究比較DeepSeek-V3和ChatGPT-4o在回答腹腔鏡膽囊切除術常見病人問題的表現。由兩位外科醫師評分後,發現DeepSeek-V3在適切性、正確性和易讀性都勝出,顯示它在這類病人衛教上可能更有優勢。 PubMed DOI


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腹部整形手術是處理美容和功能問題的常見手術,但患者和外科醫師溝通不足會影響決策。研究發現使用大型語言模型(LLMs)如ChatGPT-3.5、Claude、Gemini和CoPilot回答手術前問題。LLMs間易讀性和質量有差異,ChatGPT-3.5需要高理解水平,Claude提供最適切建議,CoPilot最貼近患者,提供全面資訊。LLMs各有特點和限制,在醫療保健中使用時需謹慎選擇。 PubMed DOI

造口對患者的生活和心理健康造成了不少挑戰,因此需要更好的教育和支持。目前的教育方式常常無法提供足夠資訊,這時人工智慧(AI)可能會發揮作用。本研究探討了AI在結腸直腸手術後造口管理的有效性,並比較了四個大型語言模型(LLMs):ChatGPT-3.5、ChatGPT-4.0、Google的Gemini和Bing的CoPilot。結果顯示,CoPilot和ChatGPT-4在可讀性和全面性上表現較佳,但這些模型仍需謹慎使用,因為它們的回應往往缺乏針對個別患者的考量。 PubMed DOI

這項研究探討了可獲得的醫療資訊對患者的重要性,並評估了兩個AI工具,ChatGPT和Google Gemini,針對特定醫療狀況(如深靜脈血栓、壓瘡和痔瘡)的可理解性。結果顯示,ChatGPT的內容需要較高的教育水平才能理解,且其回應與現有線上資訊相似度較高。雖然兩者在易讀性和可靠性上有差異,但統計分析未能證明哪一個工具在資訊質量上優於另一個。 PubMed DOI

這項研究顯示ChatGPT-4o在提升病人手術教育方面的潛力。每年全球有約3億次手術,手術後30天內死亡人數達420萬,因此有效的病人教育非常重要。研究針對六種手術程序的常見問題進行音頻回應,並由外科醫生評估。 主要發現包括: - ChatGPT-4o在準確性(4.12/5)和相關性(4.46/5)上表現優異,潛在危害性低(0.22/5)。 - 手術後的回應準確性和相關性優於手術前。 - 小型手術的回應雖少,但準確性高於大型手術。 研究建議將GPT-4o整合進醫院系統,以提供即時可靠的信息,提升病人滿意度和知情決策能力。 PubMed DOI

這項研究評估了四個人工智慧模型在生成脊椎手術病患教育材料的有效性,主要針對腰椎椎間盤切除術、脊椎融合術和減壓椎板切除術。結果顯示,DeepSeek-R1 的可讀性最佳,Flesch-Kincaid 分數介於 7.2 到 9.0 之間,而 ChatGPT-o3 的可讀性最低,超過 10.4。所有模型的資訊品質均低於 60,顯示出「公平」的品質,主要因缺乏參考資料。研究強調改善引用實踐及個性化 AI 生成健康資訊的必要性,未來應整合互動元素和病患反饋,以提升準確性和可及性。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4在回答全踝關節置換術(TAA)相關問題的表現。研究人員提出十二個常見問題,並請四位專科外科醫生評分其回答的準確性和清晰度。平均得分為1.8(滿分4分),顯示在事實性問題上表現尚可,但對於術後方案等細緻問題評分較低。外科醫生的評分差異顯著,顯示出不同的解讀和期望。這強調了針對特定臨床情境設計AI工具的必要性,以提升病人教育和資訊的準確性。 PubMed DOI

這項研究比較ChatGPT-4.0和DeepSeek-R1在回答耳鼻喉科手術常見問題的表現。ChatGPT-4.0內容較詳細但有時會漏掉手術細節,DeepSeek-R1則簡潔但細節不足。兩者在複雜手術和長期照護上都不夠完善,目前都還不適合提供個別病人專業建議,AI在這領域還需加強。 PubMed DOI

DeepSeek 這款新 AI 在腸胃科專科考試表現比舊版 ChatGPT 更好,分數都超過及格線。不過,DeepSeek 對冷門題目還是有盲點,也還沒辦法看影像,實際應用還需要專科醫師再確認。 PubMed DOI

這項研究比較 ChatGPT-4o 和 DeepSeek R1 回答 ACL 手術常見問題的表現。結果顯示,兩者答案都很正確且一致。ChatGPT 的內容較完整,DeepSeek 則更清楚、好讀,對一般人來說較容易理解。整體來說,兩款 AI 都能提供高品質資訊,若能結合兩者優點,將更有助於病人衛教。 PubMed DOI

這項研究發現,ChatGPT在解釋膝關節置換手術及術後照護時,比DeepSeek更準確、讓人更滿意。不論病人還是骨科醫師,都比較推薦ChatGPT。顯示ChatGPT有機會成為病人衛教和減輕手術焦慮的好幫手。未來可再研究AI怎麼融入臨床,對治療結果有什麼影響。 PubMed DOI