研究評論了在醫療教育和研究中使用ChatGPT的優缺點。強調了解決ChatGPT在專業醫療知識、安全風險和共同作者問題的必要性。建議制定指導方針、教育利益相關者、使用交叉驗證技術、調整課程，並優先考慮數據保護。 PubMed DOI

ChatGPT是一個強大的AI語言模型，可生成各種複雜回應。在醫學教育中有應用價值，但也有限制和風險。一項針對ChatGPT在醫學教育應用的研究指出，可用於個人化學習和臨床模擬，但也需面對學術誠信和數據準確性挑戰。建議制定ChatGPT使用指南，並重視教學、學生訓練和設定標準。整合ChatGPT需謹慎考慮，以最大化效益並降低風險。 PubMed DOI

研究發現ChatGPT-3.5在醫學考試中表現有優缺點，取決於問題難度。它擅長解釋、推理、記憶和準確性，但在圖像問題和批判性思考方面表現較差。總括而言，ChatGPT-3.5在考試中表現尚可，但在醫學教育應用仍有待深入研究。 PubMed DOI

這篇系統性回顧探討了ChatGPT在醫療保健的應用，包括教育、研究、寫作、病患溝通等。透過對多個資料庫的搜尋，找到83篇相關研究，顯示ChatGPT能改善科學研究和學術寫作的文法與清晰度，特別對非英語使用者有幫助。不過，它也有不準確性、倫理問題和情感敏感度不足等限制。雖然能簡化工作流程並支持診斷與教育，但仍需謹慎使用，因為資訊可靠性和誤導性回應的風險存在。 PubMed DOI

這項研究評估了一個名為Anatbuddy的AI聊天機器人，專注於提供準確的解剖學資訊，並與ChatGPT 3.5進行比較。Anatbuddy採用檢索增強生成的方法，能根據特定知識庫給出有上下文的回應。三位解剖學專家評估了18個胸部解剖問題的回答，結果顯示Anatbuddy的事實準確性得分明顯高於ChatGPT（4.78對4.11）。雖然其他評估標準差異不大，但研究建議應開發自訂AI聊天機器人以提升解剖學教育的準確性，並呼籲進一步探討學生對這類工具的接受度及其學習影響。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT在回答肌肉骨骼解剖學問題的準確性和一致性。研究中向ChatGPT 3.5提出六個問題，並在四個不同時間點詢問，三位專家用5點量表評估回應。結果顯示，回應質量差異大，50%的答案被評為良好，但低質量的答案常有重大錯誤或矛盾。整體而言，ChatGPT的回應不穩定，限制了其作為學習資源的可靠性，建議查閱專業文獻以驗證信息。 PubMed DOI

隨著醫學領域對ChatGPT的興趣增加，了解其在解剖學教育中的潛力與限制變得重要。本研究透過34個問題評估ChatGPT的準確性與有效性，結果顯示它能有效幫助醫學生理解解剖結構的臨床意義，並成功解釋缺血性心臟病的解剖基礎。雖然生成的解剖圖像準確性不足，但它能創建測驗、總結講座內容，並合理分析解剖問題。總體而言，ChatGPT在解剖學教育中具潛力，能輔助學習而非取代教師。 PubMed DOI

最近生成式人工智慧的進展，特別是像ChatGPT這類工具，顯示出在醫療保健中提升決策支持、教育和病人參與的潛力。不過，必須進行徹底評估以確保其臨床使用的可靠性和安全性。2023年的一項回顧分析了41篇學術研究，強調了ChatGPT在醫學領域的有效性，並指出其表現因專科和語言環境而異。雖然展現了潛力，但仍需克服一些挑戰。總體而言，持續改進對於成功整合至醫療保健至關重要，以改善病人護理結果。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT 3.5和4在提供斜角椎三角的解剖學資訊的準確性。經過多次測試，結果顯示這些AI工具的回應不準確，常常混淆斜角椎三角與其他三角形。這對初學醫學生來說，可能造成解剖學上的誤解。因此，研究強調在醫學教育中使用AI工具時，教育者需仔細監督，並建議進一步改進這些資源的可靠性。 PubMed DOI

文章評估了 ChatGPT 3.5 在回答肌肉骨骼解剖問題的效能，指出其回應質量和一致性有變異。雖然 ChatGPT 在醫學教育中展現潛力，但仍需進一步研究，特別是使用更大且多樣的問題集，如選擇題，以提高表現。作者建議透過更新解剖數據庫來增強 AI 模型的準確性，並指出 ChatGPT 在解剖學的特異性上存在限制。總體而言，ChatGPT 雖然尚未完全可靠，但可作為傳統教育的輔助工具，呼籲進一步研究以優化其在解剖學教育中的應用。 PubMed DOI