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**引言** 人工智慧（AI）在醫學領域受到廣泛關注，尤其是大型語言模型（LLMs）如ChatGPT的興起，使其對醫學生更具可及性。本研究探討醫學生如何使用基於LLM的工具及其看法。 **方法** 2024年1月，佛羅里達大學醫學院對醫學生進行調查，評估他們對AI和LLM工具的使用情況及看法。 **結果** 102名受訪者中，69%每月至少使用一次這些工具，77.1%認為信息準確，80%有意在未來繼續使用。對AI有基本了解的學生更可能使用這些工具並進行信息交叉檢查。接觸過AI的學生對臨床決策中信任AI的可能性更高。 **結論** 基於LLM的聊天機器人已成為醫學生學習的重要資源，醫學生普遍對其持正面看法，並希望在課程中納入AI，以準備未來的實踐。 PubMed DOI ♡

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研究發現三款大型語言模型在醫療決策上的表現，ChatGPT最優，其次是Google的Bard和Bing的AI。結果顯示ChatGPT提供更易懂且符合指引的醫療建議，對初級醫生學習和臨床決策有潛力，但還需更多整合到教育中。 PubMed DOI

研究探討印度大學醫學生對使用ChatGPT和Google Bard等大型語言模型的態度。調查發現，學生對LLMs持正面看法，但實際使用不多。人們擔心過度依賴LLMs可能帶來的準確性問題。需要進一步研究LLMs對教育的全面影響。 PubMed DOI

研究評估醫師和醫學生對於使用ChatGPT聊天機器人的看法。結果顯示，醫學生較支持在臨床和教育中使用，但擔心缺乏個人化治療、更新證據和語言問題。兩者皆認為ChatGPT可用於製作病人教育資料。 PubMed DOI

人工智慧有潛力改變醫學教育和實踐，但學術醫學界在接受人工智慧方面進展緩慢。ChatGPT是一個受歡迎的人工智慧工具，可以協助醫療專業人員、教育工作者和病患。研究發現，大多數即將畢業的醫學生對人工智慧經驗有限，但對其在醫療和醫學教育領域的未來持樂觀態度。為了應對人工智慧在醫學領域的整合，需要提供正式培訓和指導方針。 PubMed DOI

研究探討德奧瑞醫學生對AI在醫學的看法，尤其針對ChatGPT等AI聊天程式。調查發現多數學生用過AI程式，但醫學課程缺乏AI和倫理教育。學生認為AI對醫學有正面影響，主張醫學教育需加強AI和倫理教育。研究強調將AI和倫理教育納入醫學課程的重要性，以備未來應對AI工具及倫理挑戰。 PubMed DOI

這項研究評估了健康照護學生對 ChatGPT 的使用情況，重點在於他們的認知、知識感知、風險感知、倫理考量及對教育中使用 ChatGPT 的態度。研究於2023年5至6月進行，涵蓋2,661名來自美洲各健康照護領域的學生。結果顯示，42.99%的參與者對 ChatGPT 不熟悉，知識中位數得分較低。大多數受訪者認為 ChatGPT 在倫理上是中立的，並對其在健康照護教育中的潛在益處持正面態度。研究建議醫學教育者應將聊天機器人技術納入健康照護教育，因學生對進一步了解此技術表現出濃厚興趣。 PubMed DOI

這項研究探討了將ChatGPT融入醫學教育的可行性，並強調AI能力對醫學生的重要性。52名醫學生參與了混合式學習課程，評估了使用ChatGPT的效果。主要發現包括：學生在整合ChatGPT的課程中滿意度和學習進展高，且對AI技能的重視程度上升。雖然學生對ChatGPT生成的病人資訊評價中等，但使用擴展提示後明顯改善。研究建議將ChatGPT納入醫學教育，以提升學習體驗並發展AI能力。 PubMed DOI

這項研究評估了安徽醫科大學醫學生對大型語言模型（LLMs），如ChatGPT的理解與使用情況。調查於2023年12月至2024年1月進行，共發放1,774份問卷，回收有效回應1,718份，回應率達96.84%。 主要發現包括：34.5%的學生使用過LLMs，男性、大三學生及公共衛生管理專業的學生對LLMs理解較好。男性和護理專業學生對LLMs的信任較高，且男性與大三學生在輔助學習中使用LLMs更普遍。大多數學生對LLMs持中立態度，只有3%持悲觀看法。研究指出，性別、年級和專業影響醫學生對LLMs的理解與使用，建議將這些模型整合進醫學教育中以提升教學效果。 PubMed DOI

生成式 AI 模型如 ChatGPT 正逐漸融入醫學教育，許多學生利用它來學習和準備考試，包括美國醫學執照考試（USMLE）。根據2023年5月的調查，96% 的醫學生知道 ChatGPT，52% 曾使用過它來完成課業。學生常用它解釋醫學概念、協助診斷及文法檢查。不過，對於不準確性、病人隱私和抄襲的擔憂也浮現，顯示出制定規範以確保道德使用的必要性。了解學生的看法對於建立負責任的使用指導方針至關重要。 PubMed DOI

這項研究透過電話訪談，調查印度醫學生對大型語言模型（LLMs）在醫學教育中的看法。25名學生的回應經過分析後，整理出三個主要主題：使用情境、增強學習和LLMs的限制。學生們表示，LLMs幫助他們澄清複雜主題、尋找客製化答案、解決選擇題、創建簡化筆記及簡化作業。他們欣賞這些工具的易用性和省時優勢，但也擔心不準確性、可靠性和隱私問題。學生強調需要培訓，以有效整合LLMs進醫學教育。總體而言，LLMs有潛力提升醫學教育，但需解決挑戰以發揮其優勢。 PubMed DOI