這項研究比較了大型語言模型（LLMs）與人類腸胃科醫生在挑戰性腸胃病例中的診斷能力。研究分析了67個病例，發現LLM Claude 3.5 Sonnet的準確率達76.1%，明顯高於腸胃科醫生的45.5%。這顯示先進的LLMs能成為腸胃科醫生的有力工具，提供高效且具成本效益的診斷支持。 PubMed DOI

這項研究評估了三個大型語言模型（LLMs）—ChatGPT-4、Gemini 和 Med-Go—在134個醫學領域的臨床決策表現。結果顯示，Med-Go 的中位數得分為37.5，優於其他模型，而 Gemini 得分最低，為33.0，差異顯著（p < 0.001）。所有模型在鑑別診斷上表現較弱，但治療建議則較強。研究建議將專業醫學知識納入 LLM 訓練，以提升效能，並需進一步改善其在臨床環境中的精確性與安全性。 PubMed DOI

這項研究顯示大型語言模型（LLMs）在診斷罕見疾病方面的潛力，因為這些疾病因發病率低且表現多樣而難以識別。研究分析了152個來自中國醫學案例資料庫的案例，並比較了四個LLMs（ChatGPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini Advanced和Llama 3.1 405B）與人類醫師的診斷準確性。結果顯示，LLMs的表現超越人類醫師，Claude 3.5 Sonnet的準確率達78.9%，而人類醫師僅26.3%。這顯示LLMs在臨床上可能成為有價值的工具，但在實際應用前仍需進一步驗證及考量倫理與隱私問題。 PubMed DOI

這項研究比較三款多模態大型語言模型在解讀放射影像的表現，發現 Claude 3.5 Sonnet 準確率最高。使用 AI 生成的提示語和在影像中加上描述文字，都能明顯提升診斷效果。模型表現會受病例罕見度和知識截止日影響。整體來說，善用提示工程和豐富輸入資料，有助提升 LLMs 在放射科的應用效能。 PubMed DOI

這項研究發現，Claude 3 Opus 在心血管抗凝治療案例的準確度勝過其他大型語言模型和臨床醫師，正確率達85%。部分LLMs表現媲美甚至超越有經驗醫師，但免費版模型有時會給出不佳或不安全的建議。所有LLMs在生活型態和飲食建議上表現穩定。研究提醒，醫療決策時應謹慎選用並驗證LLMs。 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

最新研究發現，OpenAI 的 o1 LLM 在急診臨床決策上表現跟醫師差不多，診斷和收治判斷準確率都超過九成，甚至在異常檢驗判讀上還拿到滿分。相比之下，Claude-3.5-Sonnet 和 Llama-3.2-70B 在治療計畫上表現較弱。整體來說，o1 有機會成為急診醫療現場的專業決策輔助工具。 PubMed DOI

四款大型語言模型用來產生多發性骨髓瘤和AL類澱粉沉積症治療的臨床摘要，Claude在正確性和完整性上表現最好，但沒有任何模型能完全正確。所有模型產出的內容都需要專家審查，目前還不適合單獨用於臨床摘要。 PubMed DOI

這項研究比較三款大型語言模型與資淺、資深醫師在回答自體免疫疾病臨床問題的表現。結果發現，特別是Claude 3.5 Sonnet，在正確性和完整性等方面都勝過醫師，顯示AI有潛力協助臨床照護。 PubMed DOI