研究評估了OpenAI的GPT和GPT-4在比較人類審查員時，對臨床研究論文標題和摘要的辨識表現。結果顯示，這些模型在篩選超過24,000個標題和摘要時表現準確且敏感，並展現了推理能力並修正錯誤。這些人工智慧模型有潛力優化審查流程、節省時間，並提升臨床研究品質，而非取代研究人員。 PubMed DOI

研究發現使用ChatGPT在放射學文獻篩選上有潛力，能快速且省時，但準確度仍需提升。未來需進一步研究改善其表現，確保在各醫學領域皆可靈活運用。 PubMed DOI

在醫學研究中，系統性回顧至關重要但耗時費力。ChatGPT-4和自動化改變了這情況，加快了過程並提高了可靠性。ChatGPT-4是智能助手，可快速評估研究中的偏見風險，改變了這領域，潛在挽救生命。雖需人類監督，但ChatGPT-4和自動化助力下，循證醫學前景光明。 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

這項研究探討了ChatGPT-4在文獻回顧中的有效性，特別是在醫療法律背景下醫生與病人之間的關係。分析了由GPT-4生成的文獻回顧與人類研究者撰寫的回顧，並根據準確性、反應時間等標準進行比較。結果顯示，GPT-4在反應時間和知識廣度上表現優異，但在深入理解和情境相關性上較弱。研究強調，雖然GPT-4可作為初步工具，但仍需專家評估以提升學術成果的準確性和情境豐富性，特別是在醫學研究領域。 PubMed DOI

這篇文章探討了ChatGPT在系統性回顧和統合分析中的應用、風險及建議。研究指出，ChatGPT在文獻篩選和資訊提取上表現不錯，但在偏見風險評估等複雜任務中則較弱，顯示人類專業知識的重要性。為了有效整合ChatGPT，需謹慎規劃和嚴格控管，並注意AI的錯誤現象。文章強調透明度和遵循倫理標準，建議研究者提升自我迭代、提示工程及批判性思維等技能，以增進AI的表現和人機合作的效率。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4o在放射組學質量評分（RQS）方面的有效性，並與人類專家進行比較。研究納入了52篇2023至2024年發表的文章，結果顯示ChatGPT-4o和專家的中位RQS均為14.5，且無顯著差異。ChatGPT-4o的評分可靠性高，內部信度為0.905，且評估速度遠快於專家（每篇2.9-3.5分鐘對比13.9分鐘）。總結來說，ChatGPT-4o在放射組學研究質量評估上是有效且可靠的，未來可望成為快速自動化的評估工具。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4o在系統性回顧中提取數據的效果，並與人類審稿人進行比較。研究聚焦於運動與跌倒風險降低的相關論文。結果顯示，ChatGPT-4o的數據提取準確率高達92.4%，錯誤率僅5.2%。其數據提取的重現性也很強，兩次獨立會議的協議率達94.1%，但若論文缺少資訊，這個比例會降到77.2%。總體來看，ChatGPT-4o是一個可靠的數據提取工具，未來在數據總結方面有潛力發展。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型ChatGPT在系統性回顧和統合分析中的表現，特別是在脊髓刺激後情緒功能的數據上。結果顯示，ChatGPT在標題和摘要篩選的準確率為70.4%，而全文篩選的準確率為68.4%。在數據整合方面，ChatGPT的準確率達到100%。雖然在篩選任務中表現中等，但在數據整合上表現優異。研究指出，人工智慧能提升系統性回顧的效率，但仍需人類監督以確保研究質量。 PubMed DOI

這項研究評估了OpenAI的GPT-4和Meta的Llama 2兩個大型語言模型在運動醫學臨床試驗報告遵循指導方針的有效性。分析了113篇論文，並針對遵循情況向模型提問。結果顯示，GPT-4 Turbo的F1分數達0.89，準確率90%；Llama 2經微調後，F1分數提升至0.84，準確率83%。此外，GPT-4 Vision能準確識別參與者流動圖，但在細節檢測上有困難。整體而言，這兩個模型在評估報告遵循方面顯示出潛力，未來開發高效的開源AI-LLM可能會進一步提升準確性。 PubMed DOI