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這項研究探討了使用GPT-4作為神經科學及醫學領域的病史採集工具。研究人員進行了一項觀察性試點研究,利用已發表的案例報告來獲取病史資料。研究使用三個模型來評估病史的準確性,結果顯示整體內容檢索準確率為81%。其中,頭痛的準確率為84%,中風82%,神經退行性疾病77%。雖然結果顯示這個大型語言模型能有效提取重要資訊,但仍需進一步驗證,以結合電子病歷和病人護理,發展更完善的診斷工具。 PubMed DOI

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這項研究評估了ChatGPT 4.0在識別德國神經學報告錯誤的效果,並與人類專家比較。分析了十份報告,每份有十個語言錯誤和一個重要內容錯誤。結果顯示,使用第一個提示時,AI的準確率為35%,而第二個提示則達到75%。AI的處理速度明顯快於人類,第一個提示平均102.4秒,第二個209.4秒,人類則需374秒。研究指出,AI能有效協助醫療報告撰寫,且提示設計對結果影響重大。 PubMed DOI

這項研究用persistent homology來分析癲癇患者大腦活動,再用Gemini Pro Vision 1.0大型語言模型分類。雖然直接用LLM偵測癲癇發作準確率不高,但這方法不用大量訓練資料或複雜參數,未來有機會發展成更好用、可擴展的分析工具。 PubMed

這篇評論(為三部曲第二部)探討AI在神經醫學的應用,包括診斷、病患互動和個人化治療,也談到責任歸屬、AI黑盒子等倫理問題,並思考AI是否會有自我意識。作者強調AI雖能改變照護模式,但仍需倫理監督與人類主導,並為下一部聚焦全球健康與數據分析做準備。 PubMed DOI

雖然生成式AI看似讓醫學人文變得不重要,但其實AI本身就是一種敘事工具,醫學人文在引導AI於醫療倫理和實務應用上反而更關鍵。作者強調,敘事醫學和人文學科能提供評估與負責任整合AI的框架,AI應該輔助而非取代醫學中的敘事實踐。 PubMed DOI

重點摘要: 這則通知是針對 DOI: 10.3389/fnume.2024.1469487 這篇文章進行更正。 PubMed DOI