研究指出，透過提示工程引導 ChatGPT 從科學文獻中找出金屬有機骨架（MOF）的合成條件，解決虛假資訊問題。系統成功提取合成參數，精確度高，並使用機器學習模型預測 MOF 實驗結果準確率超過 87%。這方法簡化了化學數據提取整理，不需專業知識，潛力廣泛。 PubMed DOI

ChatGPT是一個使用自然語言處理進行對話的聊天機器人，對各個領域產生了影響。人們擔心將其應用在醫療保健中的準確性和同理心問題。一項研究比較了ChatGPT在印度醫學生物化學方面的知識與印度一年級醫學生。ChatGPT在基礎知識問題上表現不錯，但在臨床情境中表現較差。儘管超越了大多數學生，但在班上排名第五。從道德角度來看，像ChatGPT這樣的語言模型在醫學教育中可能有幫助。 PubMed DOI

ChatGPT 研究小組在化學實驗室中運用多個 AI 助手，加速研究，改善像 MOF-321、MOF-322 和 COF-323 這樣的材料的合成條件。人類研究人員與 AI 合作，包括計劃、文獻檢索、編碼和數據分析等任務。這系統減少偏見，優化合成參數，提高生產力，顯示 AI 革新科學研究的潛力。 PubMed DOI

研究比較了AI語言模型（ChatGPT 3.5和GPT-4）與臨床化學培訓生和教職員對實驗室問題的回答表現。結果顯示，資深教職員的準確率最高達100%，初級教職員、研究員和住院醫師次之。兩個AI模型得分較低，ChatGPT 3.5為60%，GPT-4為71.4%。研究建議，AI無法取代臨床化學專業人員，使用聊天機器人解讀檢驗結果時應謹慎。 PubMed DOI

醫護人員利用AI聊天機器人快速取得資訊，但AI生成的化療方案準確性尚未經研究。研究發現，ChatGPT和Bing用於模擬癌症患者的化療方案，ChatGPT得5分、Bing得4分，兩者差異不大。AI聊天機器人有潛力生成化療方案，但仍有限制，在臨床應用上需謹慎。 PubMed DOI

越來越多病患用AI聊天機器人查檢驗結果，因為方便又好用。但研究發現，聊天機器人解釋不夠清楚、常錯誤。雖然有同理心，處理複雜問題時容易出錯，有時還會誤判病情。雖有免責聲明，病患仍可能相信錯誤資訊。必須進一步研究改進，確保病患了解並避免給醫療系統帶來負擔。 PubMed DOI

ChatGPT-4是一個先進的AI模型，經過訓練後能夠產生有連貫上下文的文字。它可以回答問題，對材料科學、合成化學和藥物發現等領域有幫助。最近的研究中，ChatGPT-4成功解決了分析化學、光譜學、生物影像超分辨率和電化學等問題。儘管能夠自主完成一些任務，但較複雜的任務仍需要人類幫助。這個AI能夠生成MATLAB代碼，即使原作者未提供代碼。研究強調驗證和反饋的重要性，確保科學研究的正確性和透明度，尤其是在高級數據處理方面。 PubMed DOI

對於ChatGPT和Bard (Gemini)在檢索生物知識的評估顯示，這兩者在資料整理和研究上有明顯的限制。ChatGPT在24分中只得5分，而Bard得13分，顯示它們在提供準確和完整資訊方面面臨挑戰。常見問題包括缺乏細節、錯誤答案，以及準確與不準確資訊混雜。此外，這兩個模型還會虛構科學論文的參考文獻，讓人對其可靠性產生疑慮。因此，建議生物學家繼續依賴傳統的科學資訊來源，並偶爾重新評估這些AI工具的可靠性。 PubMed DOI

這項研究評估了三款熱門聊天機器人—ChatGPT、Claude 和 Bard—在回答有關近視預防和控制的公共健康問題上的表現。研究提出了十九個問題，並由四位獨立評審根據全面性、準確性和相關性進行評分。結果顯示，ChatGPT 提供了最詳細的回答，得分最高，Bard 和 Claude 次之。雖然所有聊天機器人的得分都超過 4 分，但研究也指出它們存在提供虛假資訊的風險。因此，未來需要制定標準和持續監測，以提升聊天機器人的有效性。 PubMed DOI

這項研究比較了AI聊天機器人（如ChatGPT-4、Bing和Bard）與醫學研究生在臨床化學多選題的表現。結果顯示，ChatGPT-4的平均得分為0.90，超過學生的0.68，其他AI的得分分別為0.77、0.73和0.67。研究指出，AI在記憶和理解的表現較佳，但在應用和分析上則較弱。雖然ChatGPT-4表現優秀，但也引發了對學術誠信及多選題使用的擔憂，值得重新思考其在高等教育中的適用性。 PubMed DOI