研究發現，在中國醫師教育中使用ChatGPT有正面效果。ChatGPT能回答45.1%考試問題，生成優質臨床案例，並受到醫師肯定。研究指出，ChatGPT在中國可望發揮個人化醫學教育的潛力。 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

臨床實踐指導方針（CPGs）對醫療專業人員的決策至關重要，因為它們提供基於證據的建議。然而，在日本，針對提升病人理解和決策的病人導向指導方針仍然不足，這影響了病人有效管理健康的能力。生成式人工智慧技術如ChatGPT，能簡化醫療資訊並個性化溝通，幫助病人更好理解護理細節。透過提升指導方針的清晰度，這些技術有潛力改善醫療結果，促進病人參與與明智決策。 PubMed DOI

這項研究探討了使用ChatGPT作為醫學教育中的標準化病人，特別是在病史採集方面。研究分為兩個階段：第一階段評估其可行性，模擬炎症性腸病的對話並將回應分為好、中、差三類。第二階段則評估其擬人化、臨床準確性和適應性，並調整提示以增強回應。 結果顯示，ChatGPT能有效區分不同質量的回應，經過修訂的提示使其準確性提高了4.926倍。整體而言，研究表明ChatGPT可作為模擬醫學評估的工具，並有潛力改善醫學訓練。 PubMed DOI

醫院出院摘要對醫療人員溝通非常重要，因為它記錄病人在住院期間的情況並規劃後續治療。本研究探討了ChatGPT在生成出院摘要的有效性，針對三種住院情境進行測試。結果顯示，ChatGPT能有效結構化出院摘要，清晰總結關鍵問題和後續計畫。雖然它在文檔生成上顯示潛力，但仍需仔細審查以確保準確性。未來可進一步研究AI生成的摘要是否能幫助初級醫師更有效地學習和撰寫。 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

這項研究開發了一個專為中國護理執照考試設計的Custom GPT，評估其準確性和回應質量。研究採用定量和描述性方法，並利用專業知識及先進技術如Prompt Engineering和語意搜尋來提升Custom GPT。測試使用720道2024年執照考試模擬題，結果顯示Custom GPT的準確率超過90%，而ChatGPT-4則在73%到89%之間。Custom GPT在各類題型上表現優異，提供簡潔且自信的解釋，顯示其在護理教育中的潛力，並建議可擴展至其他護理領域。 PubMed DOI

這項研究提出了一種名為「GAPrompt」的新方法，旨在提升大型語言模型（LLMs）在自動化臨床評估中的應用，特別是針對電子健康紀錄（EHRs）中的中風評估。GAPrompt包含五個關鍵組件，包括選擇適合的LLM、建立增強知識庫、改善檢索、增強推理精確性及結合多重生成輸出。研究結果顯示，GAPrompt能有效分析EHRs並提供定量評估，解決傳統中風評估的勞動密集問題，顯示LLMs在醫療及其他領域的潛力。 PubMed DOI

這篇研究發現，ChatGPT在臨床專業有限時，能協助產生乳癌研究用的合成資料，但資料品質很依賴提示語設計和產生方法。要讓合成資料在醫療研究中可靠，必須重視有效的提示語設計和謹慎的資料合成技術。 PubMed

研究發現，ChatGPT能準確從非結構化臨床紀錄中擷取癌症病患的關鍵資料，如Gleason分數和年齡（F1=0.99），對安寧照護和疼痛狀態的辨識也不錯（F1=0.86）。但few-shot提示有時反而降低準確度，加入背景資訊也未必有幫助。整體來說，ChatGPT有潛力協助電子病歷資料結構化，促進醫療研究資料共享。 PubMed