最近生成式人工智慧（AI）在皮膚科診斷的應用上有了新進展，但臨床準確性仍需進一步評估。一項研究比較了三個AI模型與專業皮膚科醫生的診斷表現，結果顯示這些AI模型的準確性與專家相當，甚至在某些罕見和複雜案例中表現更佳。不過，研究樣本量小且可能存在選擇偏差，未來需要更大且多樣化的數據集來驗證AI的臨床實用性。 PubMed DOI

本研究探討ChatGPT-4在皮膚病變識別的有效性，特別是黑色素瘤的檢測。結果顯示，GPT-4在黑色素瘤的準確率為68.5%，敏感性52.5%，特異性72.5%，與臨床診斷有顯著差異。對於可疑病變的檢測表現較佳，但仍未能與臨床診斷完全匹配。研究指出，需改進算法並擴大數據集，以提升準確性和普遍性。限制因素包括樣本量小及數據來源的特定性。 PubMed DOI

您的研究強調了將像 ChatGPT 這樣的 AI 工具整合進醫療保健的重要性，特別是在皮膚科領域。雖然 AI 有助於診斷黑色素瘤等疾病，但目前 ChatGPT 在準確性上仍有不足，顯示出持續研究和開發的必要性。未來的改進應著重於提升模型對醫療影像和臨床數據的理解，以更好地支持醫療專業人員的決策需求。 PubMed DOI

這項研究評估了多模態大型語言模型（LLMs）在識別皮膚疾病的應用，並檢視性別和年齡的偏見。研究中使用了ChatGPT-4和LLaVA-1.6，結果顯示它們的準確率和F1分數超過了多個深度學習模型，但仍低於最佳的視覺變壓器模型。值得注意的是，ChatGPT-4和LLaVA-1.6在性別和年齡方面沒有偏見，顯示出在皮膚科應用中的潛力。未來需進一步研究以確保這些模型在醫療中的可靠性與公平性。 PubMed DOI

GPT-4 這類大型語言模型能產出高品質、完整又準確的臨床案例，對醫學教育很有幫助，專家也給予高度肯定，認為風險和偏見都很低。不過，目前在族群多元性上還有待加強。未來若能補足這點，LLM 有機會讓醫學教育更大規模、也更客製化。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4V在診斷皮膚病時，單用文字的準確率很高（89%），只看圖片就明顯下降（54%），圖片加文字也沒更好。治療建議方面，GPT-4V表現不錯但還沒達到專家水準，圖片加文字時最好。整體來說，GPT-4V適合當輔助工具，尤其擅長處理文字，但圖片判讀和多模態整合還需加強。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT 3.5在皮膚科住院醫師考題表現不如資深醫師，只能應付簡單題目；4.0版雖然進步，能達到部分初中階醫師水準，但遇到難題還是有瓶頸。整體來說，ChatGPT 4.0在皮膚科教育有潛力，但目前還無法取代資深醫師，未來若持續進步，對醫學訓練會更有幫助。 PubMed DOI

這項研究比較七款主流多模態大型語言模型在診斷皮膚病的表現，GPT-4o準確率最高達67.8%。不同疾病和圖片的診斷準確度差異大，有些圖片所有模型都誤判。部分模型遇到敏感圖片會拒絕診斷。整體來說，這些模型在皮膚科影像判讀有潛力，但目前還有不少限制，未來需結合臨床資料才能更可靠。 PubMed DOI

ChatGPT 這類 AI 語言模型，已經用在皮膚科，幫忙解讀資料、協助診斷和提升醫病溝通。結合 CNN 等影像分析工具後，能整合文字和圖片資訊，讓診斷更精準。不過，ChatGPT 不能直接看圖，有時也會出錯，像病人隱私和醫師責任這些倫理問題還是要注意。未來有望發展更整合的 AI 系統，讓皮膚科照護更進步。 PubMed DOI

研究發現，ChatGPT-4o在診斷深色皮膚的黑色素瘤時，準確率明顯低於淺色皮膚，無論敏感度、特異性或整體表現都較差。這顯示AI在膚色多元性不足時容易產生偏誤，未來皮膚科資料庫應納入更多不同膚色的影像。 PubMed DOI