人工智慧，特別是ChatGPT，現在在醫學教育領域被應用，專注於傳染病的綜合藥物治療。研究指出，ChatGPT在課程設計、教學大綱制定和考試準備上有好處和風險。教授們評分後發現，雖有用但也有限制，例如大綱不完整和評估設計困難。建議視ChatGPT為輔助資源，結合人類智慧使用。教育工作者應謹慎整合ChatGPT到課程中，提升藥物治療相關教育品質。 PubMed DOI

ChatGPT是一個人工智慧程式，已經使用了一年，展現出巨大的潛力，包括在醫學領域。儘管帶來積極成果，也引起擔憂。在醫學中，ChatGPT用於醫療諮詢、病人管理、醫學教育和臨床研究。然而，需要謹慎處理和制定安全使用指南。隨著人工智慧融入生活，了解潛力並謹慎處理影響很重要。建立ChatGPT在醫學中安全使用的指南至關重要。 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ChatGPT-4在提供脆弱族群感染疾病抗生素使用資訊的準確性。研究發現，對於一般問題，只有38.1%的回答是正確的，而在特定族群中錯誤率更高：孕婦11.9%、抗生素過敏36.1%、老年人27.5%、腎病患者79.2%及兒童43.8%。這些結果顯示使用ChatGPT的建議時需謹慎，並強調醫療專業人員驗證資訊的重要性，以確保治療的準確性與安全性。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT 3.5在傳染病藥物治療問題上的回應質量，並由專家進行評估。結果顯示，只有41.8%的回應被認為有用，且雖然回應的正確性和安全性較高，但完整性不足。專家對回應的共識一般，對正確性和安全性則相當一致。總體來看，GPT-3.5的回應雖然正確且安全，但無法取代傳染病藥師的專業知識。 PubMed DOI

這篇評論探討了OpenAI的ChatGPT在醫療溝通中的潛力，特別是在醫學、教育和研究領域的應用。雖然AI工具能協助研究和數據分析，提升醫學寫作，但在準確性、偏見、安全性和倫理等方面仍有顧慮。對這些工具的誤解也可能影響其使用。若正確運用，ChatGPT能增進醫學寫作者的知識與效率，讓他們專注於更複雜的任務。評論旨在提醒醫生和研究人員了解使用ChatGPT的優缺點，並建議未來的研究方向。 PubMed DOI

在醫療領域，像 ChatGPT 這樣的 AI 聊天機器人為臨床醫師帶來了許多機會。它們能協助分診、病人諮詢和行政工作，並簡化醫療資訊。在研究上，聊天機器人可以幫助產生創意、準備計畫、撰寫手稿和進行統計分析。在教育方面，它們能釐清複雜主題、回顧程序、創建臨床情境和發展選擇題。文獻顯示它們在提升效率和支持醫療決策上有潛力，但使用者需了解其限制，以確保安全有效的使用。 PubMed DOI

抗微生物抗藥性對全球公共健康造成重大挑戰。本研究評估了AI語言模型ChatGPT^®在抗生素處方上的表現，並與傳染病專家比較。研究創建了100個模擬病人案例，結果顯示ChatGPT^®與專家在抗生素處方上達成一致的有51個案例，Cohen's kappa係數為0.48，顯示中等一致性。在抗藥性機制方面，雙方一致的有42個案例，kappa係數為0.39，顯示公平一致性。整體而言，ChatGPT^®在抗生素管理上的一致性較差。 PubMed DOI

抗微生物抗藥性（AMR）對全球健康構成嚴重威脅，預計到2050年每年可能造成1000萬人死亡。為了有效應對，公共衛生訊息需針對不同受眾調整。本研究評估了ChatGPT-4生成適合文化和語言的AMR意識內容的能力。專家們識別了AMR的主要貢獻者，並開發了多語言的內容。雖然ChatGPT-4在生成定制內容方面顯示潛力，但質量差異顯著，需專業審查。未來研究應聚焦於完善提示和整合反饋，以提升內容有效性。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療領域的應用日益增多，能協助診斷和治療感染。一項研究比較了全科醫生與六個LLMs（如ChatGPT、Gemini等）對24個臨床案例的反應。全科醫生在診斷和抗生素處方的準確率高達96%-100%，但在劑量和療程的準確性上較低（50%-75%）。LLMs的表現也不錯，但在參考指導方針的能力上不一致，特別是在挪威的表現不佳。研究指出LLMs有數據洩漏的風險，雖然它們在抗生素處方上有潛力，但全科醫生在臨床情境解釋和指導方針應用上仍更具優勢。 PubMed DOI