最近生成式人工智慧的進展，特別是像ChatGPT這類工具，顯示出在醫療保健中提升決策支持、教育和病人參與的潛力。不過，必須進行徹底評估以確保其臨床使用的可靠性和安全性。2023年的一項回顧分析了41篇學術研究，強調了ChatGPT在醫學領域的有效性，並指出其表現因專科和語言環境而異。雖然展現了潛力，但仍需克服一些挑戰。總體而言，持續改進對於成功整合至醫療保健至關重要，以改善病人護理結果。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4o在系統性回顧中提取數據的效果，並與人類審稿人進行比較。研究聚焦於運動與跌倒風險降低的相關論文。結果顯示，ChatGPT-4o的數據提取準確率高達92.4%，錯誤率僅5.2%。其數據提取的重現性也很強，兩次獨立會議的協議率達94.1%，但若論文缺少資訊，這個比例會降到77.2%。總體來看，ChatGPT-4o是一個可靠的數據提取工具，未來在數據總結方面有潛力發展。 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

人工智慧，特別是ChatGPT，進入醫療領域帶來了許多機會與挑戰。最近的回顧研究探討了ChatGPT在飲食規劃、疾病管理、醫學教育及臨床決策支持等方面的應用。研究指出，雖然ChatGPT在某些領域的準確性高，但也存在不準確、偏見及安全性等問題。許多研究專注於特定領域，可能影響結果的普遍適用性。隨著技術進步，評估其長期影響及倫理考量變得重要，確保在醫療環境中的負責任使用。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在醫療領域的應用帶來了機會與挑戰，尤其在倫理和專業問題上。本研究評估了ChatGPT 3.5和4.0在處理醫療情境中的表現，使用了273道來自不同題庫的問題。結果顯示，GPT-3.5的正確回答率普遍低於醫學生的平均水平，而GPT-4在某些題庫中表現較佳。雖然GPT-4在倫理和人際互動方面顯示潛力，但人類的推理能力仍然優於AI，未來需持續發展AI系統以提升其在醫療中的有效性。 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

這項研究評估了GPT-4生成式AI工具aiChat在回答臨床問題的效果，並與醫學圖書館員的資料進行比較。研究團隊使用了圖書館員處理的臨床問題資料庫，並根據COSTAR框架設計標準化提示。結果顯示，aiChat在216個問題中，有83.3%被評為「正確」，但只有37%的參考文獻被確認有效。雖然AI表現出潛力，但許多參考文獻無法驗證，未評估新概念的準確性。作者建議這是系列研究的第一部分，探討AI如何融入醫學圖書館員的工作。 PubMed DOI

這項研究評估了自訂的GPT-4模型在醫學文獻數據提取和評估方面的表現，以協助系統性回顧。研究團隊創建了四個專門模型，針對研究特徵、結果、偏見評估及風險評估進行分析。結果顯示，GPT-4在數據提取的符合率達88.6%，且在2.5%的情況下準確性超過人類評審。在偏見評估方面，GPT-4的內部一致性公平至中等，外部一致性則優於人類評審者。整體而言，GPT-4在系統性回顧中展現出潛在的應用價值。 PubMed DOI

這篇文章評估ChatGPT-4o在撰寫整形外科文獻回顧的表現。雖然它在大綱規劃和摘要整理上表現不錯，但內容常太籠統，引用文獻也常出錯或亂編。21個參考文獻中，只有5個是真的。醫療專業人員也難分辨AI寫的摘要和真的。總之，ChatGPT能輔助寫作，但引用和內容都要再三查證。 PubMed DOI

這項研究發現，基本版 ChatGPT 在生物醫學文獻搜尋的表現不如 Google 和 PubMed，即使加上插件或自訂功能也還有不少限制。每種搜尋情境都有不同挑戰，顯示對話式 AI 雖有潛力，但目前還不夠成熟，未來在科學研究應用前需要更全面的評估。 PubMed DOI