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

這項研究探討醫療專業人員與公眾對於在臨床中使用ChatGPT的看法。研究指出，成功實施ChatGPT不僅依賴技術，還需考量醫療提供者和公眾的態度。透過分析3,130條評論，研究發現醫療人員對其效率表示肯定，但對倫理和責任有疑慮；而公眾則欣賞其可及性和情感支持，但擔心隱私和錯誤資訊。為了有效整合ChatGPT，需針對這些不同觀點進行調整，提升可靠性並明確其在醫療中的角色。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT在提供性別肯定手術（GAS）患者醫療資訊的角色。研究比較了經驗醫生與ChatGPT的回應，結果顯示ChatGPT的回應雖然較複雜，但在可靠性、品質和可理解性上表現良好。它提供了詳細且相關的資訊，強調了諮詢醫療提供者及處理心理層面的重要性。雖然ChatGPT在患者教育上有潛力，但因為其較高的閱讀水平和缺乏透明參考文獻，使用時仍需謹慎。總體來說，ChatGPT在提升GAS患者教育方面顯示出潛力，但仍需改進。 PubMed DOI

ChatGPT 在醫療領域的應用逐漸受到重視，顯示出在臨床實踐、醫學教育和研究上的顯著優勢。研究指出，它能減少行政工作量達 70%，並在醫學測試中達到專業水準。在醫學教育中，提供個性化學習和自動評分，提升培訓效率。臨床上，ChatGPT 協助分診和生成出院摘要，讓醫療人員更專注於病人護理。未來需解決準確性、情感智力及倫理等挑戰，以更好地整合於醫療系統中。 PubMed DOI

這篇論文探討如何利用大型語言模型（LLMs），像是ChatGPT-4，來改善醫療溝通，讓病人能選擇喜歡的溝通風格。研究基於Emanuel和Emanuel的四種溝通模式：父權式、資訊式、詮釋式和審議式，旨在滿足病人的需求與偏好。不過，論文也提到潛在風險，如可能加深偏見及LLMs的說服性，可能導致病人與醫療提供者之間的互動出現意外操控。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在提供慢性疾病患者教育方面的表現，特別針對炎症性腸病（IBD），並與專科醫生的回應進行比較。結果顯示，ChatGPT的整體品質評分與專科醫生相似，且在信息完整性上有明顯優勢。雖然準確性無顯著差異，但在患者和醫生共同回應時，ChatGPT表現較差。研究建議在健康信息創建和評估中，應納入患者的參與，以提升質量和相關性。 PubMed DOI

這項研究探討了使用ChatGPT將臨床信件翻譯成更易懂的語言，目的是增強患者對治療和診斷的理解。研究採用單盲定量方法，分析語言複雜度的指標。翻譯了二十三封來自不同專科的診所信件，結果顯示翻譯保留了臨床信息，並顯著提升了患者的理解與滿意度。患者尋求醫療協助解釋信件的需求也明顯減少。結論認為，ChatGPT是一個有效的工具，能創造更友好的臨床信件版本，讓患者更容易理解。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT在心理諮詢上的專業度、同理心和人性化表現，跟人類諮商師差不多。不過，AI還是能被辨識出來，主要差異在語境、句子結構和情感表達。研究也提醒要注意透明度、隱私和倫理問題。總結來說，ChatGPT有潛力協助心理健康，但還有不少實務和倫理挑戰要解決。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT在急性精神科危機的德語諮詢中，獲得「有幫助」和「適切」等正面評價，但在「真實感」上表現較差，尤其是精神病案例。多數專業人員認為LLM未來在醫療有潛力，但對其風險仍有疑慮，需更多實際病人研究才能安全應用。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT能有效分析醫學生訪談逐字稿，評估其對醫病關係的隱性態度，評分結果和專家高度一致，分類準確度也不錯（約0.8-0.85）。不過，ChatGPT抓到的重點片段較少，未來還需要用更多元的樣本來驗證。 PubMed DOI