研究使用大型語言模型在電子健康記錄中回應患者訊息，創建CLAIR-Short和CLAIR-Long模型，經醫師評分後發現CLAIR-Long提供更多教育內容，與ChatGPT相似。結果顯示大型語言模型可改善患者與醫師間的互動。 PubMed DOI

研究使用ChatGPT協助急診室醫護人員對攝護腺癌患者進行分類，結果顯示ChatGPT在入院判斷、診斷一致性及提供全面診斷清單方面表現優異，並提供多樣治療建議。儘管有些建議與住院時間無關，但ChatGPT有助於提升患者分類準確性，進而提升急診護理品質。 PubMed DOI

研究發現使用ChatGPT的人工智慧回答在減少乳房成形手術後問題上表現準確且易取得。建議患者可透過人工智慧工具獲得建議，但仍需直接與外科醫師溝通。 PubMed DOI

研究使用大型語言模型在電子健康記錄入口網站中回應患者訊息。CLAIR-Short和CLAIR-Long模型經醫師評估後，CLAIR-Long在同理心、反應速度和準確性表現較佳，提供更多患者教育內容。研究建議大型語言模型可增進患者與醫療提供者溝通。 PubMed DOI

在斯坦福保健中心進行研究，評估使用大型語言模型回覆患者郵件的效果。162名臨床醫師參與，發現人工智慧回覆率為20%，雖未改變回覆速度，但減輕了醫師工作負擔和疲勞。研究顯示AI回覆有潛力改善工作壓力，但仍需進一步測試以制定未來策略。 PubMed DOI

ChatGPT是一個由AI驅動的工具，用來協助門診分流。研究顯示，ChatGPT與手動分流結果高度一致，專家對其回答大多給予正面評價。另外，一項涵蓋45名患者的研究也顯示ChatGPT表現優異。ChatGPT的回答專業、全面且人性化，有助於改善治療時間、診斷，並緩解醫療人力不足問題，讓患者受益。 PubMed DOI

自2020年以來，虛擬患者與醫師溝通增加，對基層醫療醫師幸福感有影響。生成式人工智慧（GenAI）的患者訊息或許能減輕工作負擔、提升溝通品質。紐約大學朗格尼醫療中心研究顯示，PCP對GenAI起草持正面看法，特別是溝通風格。GenAI回應被認為比HCP更具同理心，可能因語言使用較主觀積極。GenAI有助增進患者-醫護人員溝通，但對健康或英語能力較低患者可讀性仍有挑戰。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在回應泌尿科病人訊息的有效性，結果顯示其回應中有47%適合用於病人溝通。分析指出，對於簡單問題，56%的回應被認為可接受；但對於較複雜的問題，只有34%被認可。評估標準包括準確性、完整性、有幫助性、可理解性及潛在傷害。總體來看，雖然ChatGPT能協助管理病人訊息，減輕醫療團隊負擔，但表現會因問題複雜度而異。隨著技術進步，預期其回應品質會進一步提升。 PubMed DOI

這項研究探討了提示工程對大型語言模型（LLM），特別是GPT-4，在醫療提供者回應病人詢問時的影響。研究持續8個月，參與者有27位醫療提供者，主要評估LLM生成訊息的使用情況及提供者的情感變化。 結果顯示，7605條訊息中僅17.5%被使用，負面情感顯著減少，但整體使用量卻下降。隨著護士的加入，使用量提升至35.8%。雖然提示工程改善了內容質量，但整合LLM進工作流程仍面臨挑戰，未來需更注重人因因素以提升可用性和有效性。 PubMed DOI

這項研究開發了一個生成式人工智慧（GenAI）助手，目的是改善高血壓的遠端病人監測。透過對醫生和病人需求的深入分析，我們找出了管理數據和促進病人參與的主要挑戰。這個GenAI助手包括針對病人的聊天機器人、為醫生提供的智能摘要，以及自動生成的草稿訊息，旨在提升溝通效率和簡化數據審查。經過六輪測試後，初步原型獲得正面反饋，顯示個性化互動的重要性。我們的研究結果顯示，GenAI能優化數據管理並加強病人與醫療提供者的溝通，提升遠端監測的效果。 PubMed DOI