ChatGPT是一個運用人工智慧的軟體，展現了在各領域，包括醫學上的潛力。有研究專注於探索它在評估腰背痛方面的潛力，比較ChatGPT生成的問卷與現有的疼痛評估工具。研究指出與某些工具有相關性，但也提到ChatGPT在評估方面有限制。因此，需要進一步的研究和驗證，以充分了解它在患者評估中的潛力。 PubMed DOI

慢性下背痛研究受到多方面因素影響，整合各領域資訊具挑戰性。人工智慧工具如語言模型、相似性圖和知識圖展現潛力，可幫助分析文獻、探索新觀點並提出假設。應用人工智慧於慢性下背痛研究，有助於整合知識、促進假設發展。 PubMed DOI

研究利用ChatGPT等生成式人工智慧工具自動化行動健康應用程式系統性回顧，節省時間。研究人員與人工智慧合作，開發Python腳本從Google Play商店擷取數據。結果顯示自動化系統性回顧有潛力，特別適合編碼技能有限的研究人員，但也有一些限制需考量。 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

這項研究探討使用人工智慧來編輯來自骨科機構的患者教育資料（PEMs），以符合CDC和NIH建議的閱讀水平。人工智慧成功降低了有關側側韌帶炎的PEMs的閱讀年級和字數，顯示了改善健康識字能力的潛力。這表明人工智慧可能是創建更易取得和易理解的醫療資訊的寶貴工具。 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

最近有關人工智慧（AI）聊天機器人的討論，特別是ChatGPT，在病人教育方面顯示出潛力，尤其是慢性疼痛管理。一項研究比較了ChatGPT生成的病人資訊與傳統病人資訊手冊（PILs），評估可讀性、情感語調、準確性等。結果顯示，傳統PILs的可讀性較高，但AI生成的文本情感較正面。準確性和易懂性方面兩者相當。研究強調，雖然AI能有效傳遞資訊，但保持可讀性和以病人為中心的焦點仍然重要，結合AI工具與證據實踐對病人教育至關重要。 PubMed DOI

這項研究利用生成式人工智慧，特別是大型語言模型，來深入了解參加正念減壓（MBSR）計畫的乳腺癌患者。這個為期六週的課程包含冥想、身體掃描、哈達瑜伽和行走冥想，每次兩小時。25名參與者中，大多數對課程表示高度滿意。透過生成式人工智慧，研究能深入分析參與者的反饋，並識別不同的子群體。整體來看，MBSR計畫對許多人有助於管理乳腺癌相關的心理壓力。 PubMed DOI

偏頭痛是一種常見且成本高的神經系統疾病，雖然有多種非藥物和數位治療選擇，但患者常缺乏資訊。本研究探討使用ChatGPT管理偏頭痛的效果，發現其能清楚地處理症狀描述、提供可信資源和治療選項。透過十次互動分析，ChatGPT的回應通常相關且具同理心，促進了用戶參與。不過，來源引用不一致和某些地方的可理解性不足仍需改善。總體來看，ChatGPT對尋求偏頭痛資訊的患者有潛力，但數位健康素養仍然重要，需持續評估AI系統的影響。 PubMed DOI

這項研究強調生成式人工智慧（AI）在健康照護中，特別是針對2型糖尿病患者用藥遵從性方面的潛力。研究提供了一個透明的提示設計和內容生成過程，並附上1,150則由GPT-3.5模型生成的訊息，這些訊息符合可讀性和簡訊標準。研究指出生成訊息的多樣性，並建議這種方法能提升健康內容開發的效率與透明度。未來需評估這些介入措施對行為改變的倫理影響和有效性。 PubMed DOI