ChatGPT是一個強大的語言模型，於2022年11月問世，對自然語言處理產生了重大影響。它啟發了全球臨床實踐和研究中使用大型語言模型。一項研究評估了GPT模型在日本國家醫學執照考試（NMLE）上的表現，並將其與通過率進行了比較。研究發現，經過優化提示的GPT-4在考試中取得了及格分數。分析確定了導致答錯的因素，例如缺乏醫學知識和日本特定信息的錯誤。總的來說，GPT模型可以成為醫學領域中有價值的工具，有助應對挑戰並改善醫療保健。 PubMed DOI

一個名叫ChatGPT的AI模型參加了日本急診醫學協會的考試，回答了475題中的465題正確。對文字問題比圖像問題表現更好，整體正確率為62.3%。錯誤主要是因為事實不準確。雖然有潛力，但在急診醫學中使用大型語言模型仍需醫師監督。 PubMed DOI

研究發現，ChatGPT-4 Vision (GPT-4V)在回答耳鼻喉科醫學委員會認證考試的表現，加入英文翻譯和提示有助提高正確率。圖像問題表現較差，但加入文字與圖像輸入後有改善。研究指出人工智慧在醫學領域的潛力與限制，GPT-4V在處理圖像問題上仍有進步空間。 PubMed DOI

AI在醫學領域的進步可能會改變許多醫學專業人員的工作。一項研究評估了Open AI的ChatGPT在日本國家醫學資格考試（NMLE）上的表現，包括圖像問題。研究顯示，GPT-4/4V表現優秀，甚至達到或超越考生所需的最低分數。這研究凸顯了AI在醫學教育中的潛力。 PubMed DOI

這項系統性回顧評估了ChatGPT（特別是GPT-3.5、4和4V）在日本醫療和健康執照考試中的有效性。研究分析了2022年1月到2024年4月間的22篇文章，結果顯示GPT-4雖能通過文字考試，但表現不如實際考生。此外，最新的GPT-4V在圖像識別上表現不佳，對視覺問題的回應也不夠充分。這些結果顯示，為了提升評估結果，仍需在精確度上進行改進。 PubMed DOI

這項研究評估了GPT-4 V在日本國家臨床工程師執照考試的表現，分析了2012至2023年的2,155道題目。該模型的平均正確率為86.0%，在臨床醫學和基礎醫學領域特別高（≥ 90%）。不過，在醫療設備安全管理等領域的表現較差，正確率僅64.8%到76.5%。涉及圖形和計算的問題準確率更低，特別是需要了解日本工業標準的問題，正確率僅31.0%。研究指出ChatGPT在圖像識別和理解特定標準方面的局限性，使用時需謹慎。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT 4.0在日本物理治療師國考中的表現，針對其回答複雜問題的能力進行分析。研究涵蓋了1,000道題目，結果顯示整體正確率為73.4%，符合及格標準。一般性問題的正確率較高，達80.1%，但實務問題僅46.6%。文字問題表現良好（80.5%），但涉及圖片和表格的問題則較差（35.4%）。這顯示ChatGPT在文字問題上有優勢，但在實務及視覺數據問題上仍需改進，未來在臨床復健和教育方面有潛力，但需進一步提升。 PubMed DOI

這項研究評估了GPT-4.0在2021至2023年日本醫學執照考試的表現，重點在於準確性和醫學知識解析能力。問題依難度和類型分類，包括一般和臨床部分，以及單選和多選題。GPT-4.0的正確回答率達80.4%，顯示出合格的表現，但不同問題的準確性有顯著差異。研究結果顯示，雖然GPT-4.0在醫學教育和研究中有價值，但仍需大量醫學數據來提升準確性，整合ChatGPT進醫學領域可能帶來新機會。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT4o在回答日本認證物理醫師考試問題的表現，重點在於準確性及其作為教育和臨床支援工具的潛力。2021年正確率79.1%，2022年80.0%，2023年達86.3%，整體準確率為81.8%。文字型問題表現較佳，正確率83.0%，影像型問題則為70.0%。大部分錯誤與資訊問題有關，佔92.8%。研究顯示，雖然ChatGPT4o在教育上有潛力，但在臨床應用，特別是影像解讀和專業主題上仍需改進。 PubMed DOI

本研究評估了ChatGPT（GPT-4V）在日本醫療資訊技術人員（HCIT）認證考試中的表現。經過三年，分析了476道考題，結果顯示ChatGPT的正確回答率達84%，成功通過考試。簡單選擇題的表現優於多選題，且帶圖片的問題和需要計算的題目正確率較低。總體而言，ChatGPT具備HCIT認證所需的基本知識和技能，顯示其在醫療資訊領域的潛力。 PubMed DOI