大型語言模型如ChatGPT對健康資訊的影響重大，但影響仍不明確。研究新科技可了解人工智慧工具如何影響健康資訊，避免市場營銷和錯誤資訊混淆。透明度和可解釋性很重要，以避免意外後果。 PubMed DOI

研究使用ChatGPT為身體活動手機應用程式創建個人化內容，透過JITAIs快速生成量身定制內容，增加活動水平。結果顯示ChatGPT適合應用程式開發，但仍需謹慎審查。未來研究和指南將有助於了解ChatGPT在mHealth干預的潛力。 PubMed DOI

ChatGPT等生成式人工智慧可提升健康科技產品開發，如數位健康行為改變計畫。研究發現ChatGPT輸出易懂、有用、新穎、相關、完整且有效，有助於快速開發高品質產品，改善團隊溝通，支援從構思到程式碼生成的開發過程。 PubMed DOI

研究使用ChatGPT協助輔導員與患者互動，並比較其回應與人類內容。整合AI技術改善心理健康干預，框架準確率達93.76%，ChatGPT回應有禮且簡潔。AI內容可增進傳統干預方法，提升醫療系統患者照護和輔導實踐。 PubMed DOI

GenAI LLMs，如ChatGPT，有潛力在醫療保健領域帶來重大影響。研究指出，這些技術可改善醫療服務效率，但也需面對道德及安全挑戰。未來應該加強研究，專注於實證或臨床領域，以推動這些技術在醫療保健中的應用。 PubMed DOI

研究比較了AI聊天機器人ChatGPT和Google搜尋在提供漏服口服避孕藥後應該怎麼做的資訊效果。ChatGPT有潛力，但準確性、易讀性和效果都不如Google搜尋。Google提供更多當前、透明和多樣的資訊。ChatGPT在醫療資訊上仍有改進空間，人工智慧可用於教育資料，但需針對不同使用者進行更多研究。 PubMed DOI

生成式人工智慧系統如ChatGPT在臨床環境中對治療物質使用障礙（SUDs）有潛力。本研究探討其在回答相關問題的有效性，透過線上康復論壇收集提問，並使用ChatGPT和Meta的LLaMA-2生成回應。雖然臨床醫師評價這些回應為高品質，但研究中發現了一些危險的錯誤資訊，如忽略自殺意念和提供不正確的求助熱線。這些結果顯示在醫療環境中使用此類人工智慧的風險，強調需進一步保障措施和臨床驗證。 PubMed DOI

這項研究評估了人工智慧生成語言模型（GLMs），特別是ChatGPT-3.5和GPT-4，如何根據病人教育水平調整醫療資訊，這對解決低健康素養問題很重要。研究使用第二型糖尿病和高血壓的案例，分析生成內容的可讀性。結果顯示，GPT-3.5的可讀性僅符合學士學位水平，而GPT-4則能適應多數群體的需求。這兩個模型在可讀性上有顯著差異，顯示GLMs能調整醫療文本的複雜性，但仍需進一步研究以提升其個性化調整能力。 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

這項研究探討了OpenAI的ChatGPT 3.5和GPT 4.0在生成針對病人的臨床筆記時的表現，針對2型糖尿病、重度抑鬱症和懷疑腸癌三種病症進行分析。主要發現包括：生成的筆記比原始的更長，且使用了更多的代名詞；可讀性要求較高，特別是ChatGPT 3.5；同理心表現更佳；醫學準確性方面，ChatGPT 4.0的評價較高。總體來看，雖然增強了情感和同理心，但語言複雜性也提高，可能影響醫學準確性。 PubMed DOI