這項研究探討了ChatGPT-4在文獻回顧中的有效性，特別是在醫療法律背景下醫生與病人之間的關係。分析了由GPT-4生成的文獻回顧與人類研究者撰寫的回顧，並根據準確性、反應時間等標準進行比較。結果顯示，GPT-4在反應時間和知識廣度上表現優異，但在深入理解和情境相關性上較弱。研究強調，雖然GPT-4可作為初步工具，但仍需專家評估以提升學術成果的準確性和情境豐富性，特別是在醫學研究領域。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT在醫學教育質性研究中進行主題分析的應用。由於質性分析複雜且耗時，研究評估了ChatGPT的有效性並與人類分析師比較。結果顯示，ChatGPT在大多數領域表現良好，但在可轉移性和分析深度上有所不同。六個關鍵主題包括：與人類結果的相似性、正面印象、數據連結清晰、提示影響、缺乏背景描述及理論基礎。雖然ChatGPT能有效識別關鍵數據，但深入分析仍需人類參與以增強深度。 PubMed DOI

這項研究探討了人工智慧，特別是ChatGPT，如何與人類編碼結合，分析LGBTQ+患者的醫療經驗反饋。研究者希望透過這種混合方法，找出關鍵主題，如肯定性護理、醫療提供者的教育及溝通挑戰。雖然ChatGPT加速了編碼過程，但人類監督仍然對維持數據的完整性和上下文準確性非常重要。這種創新方法不僅提升了對患者反饋的分析，還提供了改善患者與醫療提供者互動的寶貴見解，並且是首個在此背景下結合AI與人類分析的研究。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型ChatGPT在系統性回顧和統合分析中的表現，特別是在脊髓刺激後情緒功能的數據上。結果顯示，ChatGPT在標題和摘要篩選的準確率為70.4%，而全文篩選的準確率為68.4%。在數據整合方面，ChatGPT的準確率達到100%。雖然在篩選任務中表現中等，但在數據整合上表現優異。研究指出，人工智慧能提升系統性回顧的效率，但仍需人類監督以確保研究質量。 PubMed DOI

這項研究探討AI輔助的主題分析在評估皮膚利什曼病疤痕的心理社會影響上，與傳統方法的有效性。分析了448位參與者的回應，將九種AI模型與人工專家進行比較，結果顯示AI模型與標準高度一致，部分達到完美符合度。性別分析顯示不同子群體表現一致，增進對心理社會影響的理解。研究建構了一個框架，強調CL相關的脆弱性複雜性，建議未來可將AI整合進質性研究，以提升效率與準確性。 PubMed DOI

這項研究探討美國急診部門的遠程心理健康護理實施情況，並檢視人工智慧（AI）如何增強質性數據分析。279家急診部門的主任提供了改善建議，研究小組分別使用傳統方法和AI（ChatGPT 4.0）進行分析。 主要發現包括：建議分為改善遠程心理健康護理和增強整體系統兩大類，特別是簡化獲取流程。AI在分析中表現出色，識別出人類分析師未捕捉的有效代碼，且75%的編碼結果一致。 結論指出，美國急診部門在獲取遠程心理健康護理的及時性和效率上仍需顯著提升。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4在分析日文質性訪談時，對於簡單、描述性的主題表現跟人類差不多，但遇到有文化或情感層面的議題就明顯不如人類。AI適合協助基礎主題辨識，但要深入解讀還是得靠專家。研究也提醒，AI在非英文環境還有進步空間，使用時要注意倫理和法律問題。 PubMed DOI

這項研究用 ChatGPT 來自動分析產科醫療訪談內容，讓原本很花時間的質性編碼流程變得更有效率。ChatGPT 的編碼準確率超過八成，還能省下八成以上的時間。不過，AI 在主題分析上雖然有潛力，但準確性、偏誤和隱私等問題還需要再加強和研究。 PubMed DOI

這項研究用 ChatGPT 來自動分析產科醫療人員的訪談內容，讓原本很花時間的質性編碼流程變得更有效率。ChatGPT 的編碼準確率超過八成，還能省下八成以上的時間。不過，準確性、偏誤和隱私等問題還沒完全解決，未來還需要更多研究來克服這些挑戰。 PubMed DOI

這項研究發現，AI聊天機器人在醫療互動相關回顧的表現和人類一樣準確，內容更完整、脈絡解釋也更好，但回答較長。人類則較少加入新內容。ZenoChat表現最佳，顯示大型語言模型能有效協助質性研究，加快整理證據的速度。 PubMed DOI