研究使用ChatGPT探討藥物相互作用的預測和解釋，結果顯示ChatGPT部分有效，但有不確定性。建議雖然ChatGPT可作為患者尋求DDIs信息的工具，但並非完全可靠，仍需進一步改進以幫助患者理解。 PubMed DOI

研究評估了使用聊天生成預訓練變壓器（ChatGPT）回答藥物相關問題的表現和風險。結果顯示，ChatGPT在回答問題時常提供不正確或不完整的資訊，有時可能對患者造成高風險。資深醫院藥劑師評估後指出，ChatGPT的答案缺乏準確性和一致性，不建議用來取得藥物資訊。 PubMed DOI

OpenAI的ChatGPT因為處理自然語言能力強，界面友善而受矚目。在台灣進行的研究發現，ChatGPT在回答藥物問題方面比醫療提供者表現更好。結果顯示ChatGPT可用於基本藥物諮詢，但錯誤也顯示了潛在醫療風險需關注。 PubMed DOI

研究發現，ChatGPT 在藥物諮詢上表現不錯，但在處方審查、病人教育、ADR 辨識和因果關係評估方面有待加強。它擁有強大的檢索和對話能力，但缺乏特定數據集和高級推理能力。雖然有潛力成為輔助工具，但在處理臨床藥學實務中的複雜問題時仍需進一步改進。 PubMed DOI

研究評估了ChatGPT在大學醫院中回答臨床藥學問題的能力，結果顯示其表現有好有壞，正確率在30%至57.1%間。有時會給出不適當答案，不能取代臨床藥師。需要進一步研究優化ChatGPT，探索其在臨床實務中的應用。 PubMed DOI

ChatGPT是經過在醫學文獻上訓練的語言模型，用來回答臨床藥學問題。它在準確性、一致性和證據品質方面表現優於藥劑師，準確率達79%，一致性達95%，且73%的問題證據品質為良好/優秀。ChatGPT對藥劑師可能是有幫助的資源，未來有潛力表現更出色。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT-3.5在醫學教育中有應用，可填補知識空白、協助鑑別診斷、挑戰假設、支援決策、改善護理管理，甚至進行困難對話、倫理教學。儘管有擔憂，但已有行為準則指導使用。ChatGPT對病房學習有潛力，但仍需進一步研究。 PubMed DOI

在醫療領域中，有興趣利用像ChatGPT這樣的人工智慧工具來幫助藥劑師處理任務。一項研究測試了ChatGPT回答與藥局相關問題的能力，發現它在一些領域表現較好，如計算和多重選擇題，但在藥物資訊和病例問題上表現不佳，有時提供不正確或虛構的答案。 PubMed DOI

研究評估了大型語言模型在醫療保健領域的應用，尤其是在改善患者護理方面。使用MIMIC-III數據庫的電子健康記錄，測試了這些模型在識別特定疾病患者方面的效能。GPT-4在辨識COPD、CKD、PBC和Cancer Cachexia患者方面表現優異，而ChatGPT和LLaMA3則稍遜。儘管LLMs有潛力，但在臨床應用前仍需解決錯誤、解釋不足和倫理問題。進一步研究將有助於提升模型訓練和設計，以更好地應用於醫療保健。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs）在藥物審查中的表現，特別是劑量錯誤、藥物相互作用及基因組學建議的能力。研究測試了四個LLM，發現ChatGPT在劑量方案上表現良好，但對simvastatin的問題有例外。所有LLM都能識別warfarin的相互作用，但錯過metoprolol和verapamil的相互作用。Claude-Instant在治療監測上提供適當建議，而Gemini在基因組學上表現不錯。研究指出，LLM在藥物審查中有潛力，但整合進醫療系統對病人安全至關重要。 PubMed DOI