科學工作流程系統受歡迎，但實施有挑戰。研究使用ChatGPT支援科學工作流程，發現模型擅長解釋，但修改或擴展表現不佳。需進一步研究改善此領域。 PubMed DOI

這項研究探討了使用ChatGPT作為醫學教育中的標準化病人，特別是在病史採集方面。研究分為兩個階段：第一階段評估其可行性，模擬炎症性腸病的對話並將回應分為好、中、差三類。第二階段則評估其擬人化、臨床準確性和適應性，並調整提示以增強回應。 結果顯示，ChatGPT能有效區分不同質量的回應，經過修訂的提示使其準確性提高了4.926倍。整體而言，研究表明ChatGPT可作為模擬醫學評估的工具，並有潛力改善醫學訓練。 PubMed DOI

這項研究評估了兩個大型語言模型（LLMs），ERNIE Bot 和 ChatGPT，在回答肝癌介入放射學問題的有效性，特別是針對經動脈化療栓塞（TACE）和肝動脈灌注化療（HAIC）。共設計38個問題，由10位專業人士評估兩者的回答。結果顯示，ERNIE Bot 在中文環境中表現較佳，而 ChatGPT 在英文環境中更優。研究強調根據語言選擇合適的 LLM 以提供準確的治療資訊，但也指出兩者都需人工審查以確保資訊可靠性。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT在提供醫療資訊時，如何根據疾病類型（醫療性 vs. 心理性）和使用者的溝通風格（中立 vs. 表達關心）來調整其回應。研究發現，當面對心理問題或使用者表達關心時，ChatGPT會使用更具同理心的語言；而在中立查詢中則偏向分析性語言。此外，健康相關的語言在心理討論中較常見，疾病相關的語言則多出現在身體狀況的對話中。這顯示ChatGPT的回應會受到疾病類型和使用者情感的影響，能透過調整溝通方式來提升病人的參與感。 PubMed DOI

這項研究探討如何透過提示工程提升ChatGPT在肺結節篩檢中生成電子病歷的能力。研究評估了ChatGPT在患者與醫療提供者口頭諮詢中創建電子病歷的表現，並將這技術整合到像微信小程序等實用工具中，方便患者就醫前使用。結果顯示，ChatGPT顯著提升了臨床環境中的工作流程效率和診斷過程。 PubMed DOI

這段文字探討大型語言模型（LLMs）如ChatGPT在生物資訊學，特別是基因組學中的限制，提到資料檢索不佳、幻覺及序列操作錯誤等問題。為了解決這些挑戰，作者提出NagGPT作為LLMs與資料庫的橋樑，幫助精煉查詢並提高資訊準確性。此外，還介紹了Genomics Fetcher-Analyzer，這個自訂GPT能讓ChatGPT生成並執行Python程式碼，進行生物資訊學任務，並使用各種基因組資料庫的資料。整體目的是增強ChatGPT在生物資訊學的功能，提升事實準確性和遵循指示的能力。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT已經改變了人機互動和語言分析。這些模型基於自然語言處理和機器學習的進步，特別是變壓器模型的引入，能更有效理解上下文。 LLMs的訓練過程分為預訓練和監督式微調，讓模型學習語法和推理能力。然而，它們也有缺陷，常生成聽起來合理但不正確的資訊，可能誤導使用者。因此，在使用LLMs時，特別是在敏感領域如放射學，必須謹慎評估其輸出。 PubMed DOI

這項研究比較兩款大型語言模型在回答口腔顏面裂相關問題時的表現。結果發現，Deepseek-R1在準確性、清晰度、相關性和可信度上表現較佳，但GPT o1-preview在展現同理心方面較突出。兩者各有優勢，未來醫療用AI應結合準確性與同理心，才能提供更完善的病患諮詢服務。 PubMed DOI

作者開發了一套流程，利用像 ChatGPT-4o 這類大型語言模型，自動把各種臨床和表現型資料轉成 i2b2 標準格式。這方法會用 LLM 產生 Python 程式，把不同格式的資料自動對應、轉換，方便在 i2b2 查詢和分析。經測試，這流程不但有效又能擴充，還能大幅減少人工整合資料的時間和人力。 PubMed DOI

這篇研究評估ChatGPT-4o存取PubChem資料庫的能力，發現用提示語讓它產生程式碼來查詢最有效。作者公開所有提示語，並建議未來可用大型語言模型來提升生物醫學資料庫的存取效率。 PubMed DOI