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最近的人工智慧進展讓大型語言模型能針對特定領域進行客製化，像是醫學教育。本研究評估了一個專為提升醫學生和醫師臨床知識的客製化GPT模型，結果顯示其準確率達83.6%，高於一般AI模型。住院醫師對此模型的滿意度高，特別是它能促進學習獨立性和信心。這些發現顯示，客製化GPT有潛力改善醫學教育，但學習者和教育者仍需批判性地評估AI生成的內容。 PubMed DOI ♡

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ChatGPT來自OpenAI，有潛力改革醫學教育，提供個人化學習，增進臨床推理能力，促進醫學知識應用。需處理道德與法律問題，如病人資料保護和透明溝通。平衡個人化學習與面對面互動至關重要，避免阻礙批判性思考和溝通技巧。整合ChatGPT與其他學習方式可進一步提升醫學教育。在監管下，ChatGPT可培養優秀醫護人員。強調道德和以人為本是發揮ChatGPT潛力的關鍵，造福學生和病人。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT-3.5在醫學教育中有應用，可填補知識空白、協助鑑別診斷、挑戰假設、支援決策、改善護理管理，甚至進行困難對話、倫理教學。儘管有擔憂，但已有行為準則指導使用。ChatGPT對病房學習有潛力，但仍需進一步研究。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在醫學專業考試中的表現，並探討人工智慧如何增強醫學教育。研究中向ChatGPT提出240個問題，結果顯示其在基礎醫學和臨床醫學的正確回答率均優於18,481名醫學畢業生。特別是在婦產科和醫學微生物學方面，ChatGPT的表現相當優異，但在解剖學上則不如畢業生。研究指出，像ChatGPT這樣的AI模型能顯著提升醫學教育，提供互動支持和個性化學習，最終改善教育質量和學生成功率。 PubMed DOI

這項研究評估了多種人工智慧模型在台灣急診醫學專科考試中的表現，包括ChatGPT-3.5、GPT-4、自訂GPT和GPT-4o。共施測200道單選題，結果顯示GPT-4o以138題的正確率最高，接著是自訂GPT的119題、GPT-4的105題和GPT-3.5的77題。統計分析顯示GPT-4o優於GPT-4，GPT-4又優於GPT-3.5，自訂GPT則優於GPT-4但不及GPT-4o。研究強調大型語言模型在醫學教育中的潛力，並指出其在考試準備和資訊提供上的優勢。 PubMed DOI

這項研究評估了生成式人工智慧模型在正式醫學考試中的表現，使用了台灣內科醫學會的考題。測試了三個AI模型：GPT-4o、Claude_3.5 Sonnet和Gemini Advanced。結果顯示，GPT-4o在2022年達到最高分86.25，Claude_3.5 Sonnet在精神科和腎臟科表現優異，最高分88.13，而Gemini Advanced的平均分較低。所有模型在文字題上表現較好，顯示AI在醫學教育中有潛力，但不同專科和問題類型的熟練程度仍有差異。 PubMed DOI

這項研究評估了先進語言模型（LLMs）在醫學知識的準確性，特別針對GPT-4o、GPT-4、Gemini 1.5 Pro和Claude 3 Opus，並使用日本國家醫學考試作為評估工具。研究發現，GPT-4o在整體準確率上達到89.2%，在簡單問題上更是高達95.0%。所有模型在非影像問題上表現優於影像問題，且在「消化內科與肝臟病學」的表現最差。研究顯示，出版數量與模型表現正相關，強調了GPT-4o在醫學教育中的潛力及面臨的挑戰。 PubMed DOI

這項研究評估了兩個版本的ChatGPT在美國醫學執照考試（USMLE）風格問題上的表現，使用了900道選擇題。結果顯示，ChatGPT-4的準確率為71.33%，明顯高於AMBOSS用戶的54.38%和ChatGPT-3.5的46.23%。ChatGPT-4在準確率上比ChatGPT-3.5提升了25%，且在多次測試中的一致性也較高。雖然兩個模型在不同醫學主題上的表現有所不同，但問題的複雜性可能影響了表現變異性。總體而言，ChatGPT-4在醫學教育中展現出潛力，甚至在某些方面超越人類。 PubMed DOI

最近生成式人工智慧（AI）在醫學教育上有了新進展，特別是解決考題庫短缺的問題。研究使用OpenAI的GPT-4生成220道符合醫學院評估標準的單選題，經專家評估後，69%的題目經小幅修改後可用於考試。結果顯示，AI生成的題目與人類撰寫的題目在學生表現上無顯著差異。這表明AI能有效生成符合教育標準的考題，但仍需進行質量把關，為醫學教育提供了新的評估資源。 PubMed DOI

這項研究建立了一個自訂的GPT-3.5模型，用來評估一年級物理治療學生的解剖學作業，並將其表現與專業領域的專家進行比較。結果顯示，人工智慧的評分可以減輕工作負擔，同時確保評估的一致性和高品質。這表明人工智慧有潛力提升醫學教育的效率和個性化。 PubMed DOI

學生們越來越依賴人工智慧（AI）工具，如ChatGPT，來輔助醫學教育和考試準備。一項研究檢視了AI生成的多選題，這些題目模仿美國醫學執照考試（USMLE）第一階段的格式。研究發現，83%的問題事實上是準確的，常見主題包括深靜脈血栓和心肌梗塞。研究建議，分開生成內容主題和問題可以提升多樣性。總體而言，ChatGPT-3.5能有效生成相關考題，但需謹慎提示以減少偏見，對醫學生準備USMLE考試有幫助。 PubMed DOI