研究了學術醫學領域的語言模型，提出了使用ChatGPT的指南：不要讓ChatGPT當作者、確保作者了解ChatGPT、不完全依賴ChatGPT寫作、驗證ChatGPT內容、使用ChatGPT需編輯、科學手稿中使用ChatGPT要透明。建議學術作者在使用ChatGPT時要考慮倫理並保持誠信。 PubMed DOI

討論眼科研究使用大型語言模型（LLMs）如ChatGPT的影響，探討其好處、道德疑慮和解決方案。LLMs在研究中有幫助，但也帶來道德挑戰，尤其是科學誠信。建議眼科期刊制定針對LLM使用的指南，強調訂定LLM道德指南的重要性，確保在眼科研究中負責任使用。 PubMed DOI

這篇文章討論了大型語言模型（LLMs）和人工智慧（AI）在科學寫作中的整合，特別是在醫學文獻的運用。強調了使用LLMs整合資訊和全球知識傳播的好處和挑戰，也提到了潛在問題，如意外抄襲、錯誤資訊、偏見和過度依賴AI。作者提出了確保完整性和責任的AI原則，建議在手稿中報告AI參與的指引，並介紹了一個用於指定AI協助程度的分類系統。強調透明度、作者資格和AI使用中的道德考量，並討論了訪問公平性、AI生成內容中的偏見、作者身份動態和責任問題等議題。建議促進AI開發人員、研究人員和編輯之間的合作，並倡導負責任地使用AI於學術寫作。同時建議定期評估AI對醫學手稿質量和偏見的影響，以確保科學文獻的完整性在AI發展中得以維持。 PubMed DOI

為了健康照護領域的生成式人工智慧研究，我們建立了一個名為METRICS的報告檢查表，包含9個主題，如模型、評估、時間等。研究評估了34份記錄，顯示出可靠性。強調了在這個領域標準化報告的重要性。METRICS檢查表能幫助研究人員有效報告結果，並有助於建立通用方法。 PubMed DOI

研究評估了大型語言模型在虛構醫學案例中對腦膜炎指南的應用。結果顯示，不同模型在診斷和治療建議上存在差異，且常有誤導性資訊。GTP-4表現最佳，但使用者仍應注意模型的限制和差異。未來需進一步研究以提升模型對複雜醫學情境的準確性。 PubMed DOI

一個名為CHART的新報告指引正在開發，旨在標準化評估醫療保健領域中大型語言模型（LLM）連結的聊天機器人表現。開發過程包括三個階段，由指導委員會主導，包括識別相關的報告指引、進行範疇性回顧，以及透過與利益相關者的共識會議來完善報告檢查表。最終的CHART報告指引將會在同行評審期刊上發表並在會議上介紹。已獲得倫理批准，研究方案也在Open Science Framework上預先註冊。 PubMed DOI

近期LLMs如ChatGPT在醫療保健領域受歡迎，但也帶來安全和倫理風險。為因應此挑戰，提出新方法評估LLMs在臨床護理中的可行性，強調安全、個人化護理和倫理。透過跨學科知識整合和文獻回顧，確定關鍵評估領域。由專家進行同行評審，確保科學嚴謹。在臨床腫瘤護理中評估九種LLMs後，有些被推薦使用，有些謹慎使用或不可使用。推薦使用特定領域的LLMs可支持醫療專業人員的決策。 PubMed DOI

LLMs在臨床試驗文件生成上有潛力。輝瑞挑戰使用LLMs自動化臨床試驗文件，尤其是為CSRs創建安全表摘要。評估顯示性能差異，特別是在事實準確性和寫作風格方面。團隊多使用GPT模型，改進方向包括表格輸入、上下文添加和微調。挑戰結果顯示LLMs在自動化CSRs中表格摘要有潛力，強調需優化人類輸入和持續研究。 PubMed DOI

這項元研究評估了放射學期刊中關於大型語言模型（LLMs）使用的政策。結果顯示，43.9%的期刊有相關政策，其中43.4%針對作者，29.6%針對審稿人，25.9%針對編輯。許多期刊討論了LLM的使用細節、名稱、驗證及角色，但僅少數提及其潛在影響。研究指出，LLM政策的存在與出版商有顯著關聯，並建議制定共享的報告指導方針，以提升科學寫作的質量與透明度，強調目前的探索仍需進一步發展。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）對醫學寫作和出版影響深遠，最近的綜述文章強調了其應用、挑戰及未來影響。調查顯示，LLMs在科學寫作中被廣泛使用，帶來了許多好處與挑戰。它們在文獻搜尋、研究設計、寫作輔助等方面表現出色，並在同行評審過程中也扮演重要角色。為了確保學術工作的完整性，研究人員需驗證AI生成內容的準確性，並建立人類與AI的協作流程。未來需解決LLMs的限制，並持續更新相關政策，以維護醫學寫作的品質。 PubMed DOI