AI如ChatGPT可協助護士記錄文件並提供教育支援，節省時間。Train4Health案例顯示ChatGPT在教育護士記錄護理過程上的潛力。雖然能生成護理診斷，但可能不符合標準如NANDA-I。AI雖可節省時間，仍需人類批判思考和核查事實。 PubMed DOI

探討生成式人工智慧在護理教育的應用，如ChatGPT，可協助學生完成作業、提供逼真病人情境，促成個人化學習。然而，需克服學術誠信和道德挑戰。建議訂定明確指引、教育學生人工智慧相關知識，並使用工具檢測內容。呼籲護理教育工作者負責運用人工智慧，提升學習效果和效率。 PubMed DOI

研究發現使用ChatGPT協助護士臨床決策時，雖然回應快、字數多，但缺乏臨床理解和適切性。建議謹慎使用ChatGPT作為護士助理，需進一步提升準確性。 PubMed DOI

研究比較了ChatGPT-4和Claude-2.0在新生兒護理情境中的臨床推理能力，發現Claude-2.0比ChatGPT-4更準確、更快。但在診斷、治療和反應時間上仍有限制，需要進一步改進才能應用在臨床上。在使用人工智慧做臨床決策前，安全性是首要考量。研究指出整合ChatGPT-4和Claude-2.0至臨床前，必須先解決準確性的差距。 PubMed DOI

研究比較了ChatGPT-3.5和ChatGPT-4在醫療決策中的表現，結果顯示GPT-4優於GPT-3.5。資深醫師給予較高評分，尤其在倫理問題上。AI有助於醫師，但不應取代人類專業知識，需進一步研究整合到臨床環境中的方法。 PubMed DOI

在護理教育和醫療保健中引入人工智慧技術，如ChatGPT，展現出提升各方面的潛力。研究團隊針對176位護理學生、護理人員及教育者發放問卷，評估他們對人工智慧影響的看法。結果顯示，人工智慧可改善護理品質、增強診斷過程及提高工作滿意度，但也引發對批判性思考機會減少及醫療人員互動減少的擔憂。總體而言，雖然人工智慧有潛力，但需解決其潛在缺點，以確保在醫療和教育中的平衡實施。 PubMed DOI

人工智慧技術在病患照護上有很大潛力，尤其在診斷、精神疾病治療和認知測試解讀等方面。雖然進展顯著，但仍需進一步研究其在醫療中的優缺點。一項研究比較了人工智慧（Chat-GPT 3.5）和臨床醫師對癡呆症相關問題的回答，結果顯示人工智慧在易懂性和深度上表現更佳，平均評分為4.6/5，而臨床醫師則為4.3、4.2和3.9。儘管人工智慧的回答質量高，但仍需注意錯誤資訊和數據安全等問題。總之，人工智慧在醫療溝通上有潛力，但需謹慎對待其限制。 PubMed DOI

這項研究探討了將人工智慧，特別是ChatGPT，融入護理教育的影響，重點在護理學生的倫理決策和臨床推理。研究於2023年9月進行，99名護理學生被分為兩組：一組使用ChatGPT，另一組則依賴傳統教科書。結果顯示，對照組在倫理標準和臨床推理上表現較佳。實驗組的反思文章指出AI輔助的可靠性較低，但時間效率有所提升。研究建議結合AI與傳統方法的混合教育，以增強護理學生的決策能力。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI），特別是大型語言模型（LLMs），在重症腎臟科的應用正逐漸顯現其潛力。這些技術能提升病人護理、簡化流程，並改善診斷準確性及臨床推理。未來，隨著自動化的發展，生成式AI可能會優化病人結果，但實施時需謹慎考量倫理、數據隱私及人類監督等問題。重點包括LLMs在診斷、病人教育及電子健康紀錄整合的應用，以及解決倫理問題的重要性。總之，雖然潛力巨大，但挑戰與限制需仔細評估。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs）在複雜醫療案例中的診斷表現。研究分析了392份來自《美國病例報告期刊》的案例，使用了ChatGPT-4、Google Gemini和LLaMA2來生成鑑別診斷清單。結果顯示，ChatGPT-4的前10名診斷中，最終診斷納入率最高，達86.7%，其次是Google Gemini的68.6%和LLaMA2的54.6%。研究顯示ChatGPT-4在診斷準確性上明顯優於其他兩者，突顯了生成式人工智慧在醫療診斷中的潛力。 PubMed DOI