評論指出人工智慧在醫學領域扮演重要角色，但提到使用GPT-4聊天機器人生成的內容雖清晰，卻缺乏深度、分析和關鍵信息，且可能含有不準確之處。AI還依賴免費資源和捏造的參考文獻，顯示有必要對其生成的醫學文獻進行嚴格評估和驗證，尤其在資源有限的情況下。 PubMed DOI

生成式人工智慧工具在學術寫作中廣泛應用，但其可靠性受爭議。檢視心臟病學頂尖期刊指引後發現，人工智慧可用於寫作，但需遵循ICMJE建議。工具無法貢獻作者身分或圖像，作者需全權負責。不得用於同儕審查。指引一致，應遵守以維護科學誠信。 PubMed DOI

人工智慧在醫學和研究領域中受到關注，像ChatGPT這樣的工具能提供自然的輸出，但有時會出錯。研究比較了theliterature.com和ChatGPT（GPT-4），結果顯示GPT-4通常能提供較好的摘要，但仍需人類驗證。兩者都無法完全識別所有相關文獻。 PubMed DOI

這篇文章討論了電子健康記錄系統隨著科技進步的發展，尤其聚焦在人工智慧在自動撰寫註記上的潛力。探討了目前EHR技術和AI在口述過程中的整合，強調創新技術如語音轉文字口述和AI輔助的註記撰寫。目的在於鼓勵研究人員開發新醫療科技，強調AI整合對提升病患照護和醫療效率的好處和挑戰。 PubMed DOI

這篇評論討論了截至2023年9月30日現有文獻中對Chat Generative Pre-Trained Transformer (ChatGPT) 在心臟病學中的潛在應用。研究指出，雖然ChatGPT在改善患者教育、支持臨床護理和推動心臟病學研究上有潛力，但仍需要更多研究來充分了解其應用，並處理相關的道德考量。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是現代機器學習工具，可解讀非結構化文本並做預測。已普及應用，初期用於生成標題、總結文本等，現已擴展至臨床和學術領域。在醫學中，LLMs可解釋複雜概念、改進臨床決策，但仍有限制，如生成錯誤內容、缺乏原創性。人類監督對於使用LLMs至關重要，解決挑戰可最大化好處並降低風險。文章探討LLMs功能、限制，尤其對心臟病學的影響，展示其轉型潛力和技術限制。 PubMed DOI

系統性回顧對於總結某一主題的證據至關重要，但傳統方法因文獻量不斷增加而變得效率較低。人工智慧工具可以幫助精簡回顧過程，協助進行搜尋策略的制定、篩選研究、資料提取和總結研究結果等任務。作者應該報告使用的人工智慧工具，以確保透明度和可複製性。 PubMed DOI

這篇教學針對如何利用 ChatGPT 進行心血管研究的系統性文獻回顧，提供了詳細的步驟指引。從準備研究問題到篩選文獻，ChatGPT 能協助生成搜尋字串、審查標題和摘要，並幫助撰寫研究摘要。雖然它能提高效率，但使用者需注意可能出現的不準確性，並強調手動驗證的重要性。這些方法雖已在多個項目中成功應用，但仍有進一步發展的空間。保持警覺和持續改進是達成準確結果的關鍵。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT-4在文獻回顧中的有效性，特別是在醫療法律背景下醫生與病人之間的關係。分析了由GPT-4生成的文獻回顧與人類研究者撰寫的回顧，並根據準確性、反應時間等標準進行比較。結果顯示，GPT-4在反應時間和知識廣度上表現優異，但在深入理解和情境相關性上較弱。研究強調，雖然GPT-4可作為初步工具，但仍需專家評估以提升學術成果的準確性和情境豐富性，特別是在醫學研究領域。 PubMed DOI

系統性回顧和統合分析是循證醫學的重要步驟，對於制定指導方針至關重要。這些過程雖然能夠有效總結研究知識，但因為耗時且勞動密集，更新不易，可能會影響其相關性。為了解決這個問題，我們提出一個框架，利用大型語言模型和自然語言處理技術，來提升系統性回顧的效率，特別是在診斷測試準確性方面。這個框架能自動化篩選階段，減少時間和資源的需求，同時保持回顧的質量，讓系統性回顧能更快回應新證據，提升臨床實用性。 PubMed DOI