AI和NLP的進步帶來像ChatGPT這樣的模型，對醫療保健領域有潛力。一份文獻回顧評估了ChatGPT在醫學寫作和臨床環境中的作用，發現它在生成研究想法等任務中很有用，但也指出了不準確和知識有限等限制。使用時需謹慎監督，才能充分發揮ChatGPT在改善病人護理和醫學決策方面的潛力。 PubMed DOI

ChatGPT是2022年熱門的人工智慧工具，可用來產生文字回應。在醫學考試表現不錯，但處理有害內容、錯誤資訊和抄襲方式尚未明確，使用時要小心。在醫療互動有幫助，但在理解人體解剖等複雜任務上表現不佳。雖然能簡化放射學報告，但可能出錯。對醫學、教育和研究有潛力影響，但仍需進一步加強才能廣泛應用於醫學領域。 PubMed DOI

研究指出，使用ChatGPT聊天機器人在電子病患報告（ePRO）數據收集上表現優異，能提供準確對話和數據提取。醫生認為Chat-ePRO能理解問題並給予一致回應，相較於傳統系統，Chat-ePRO回應率高且互動時間長。研究顯示在ePRO系統中應用LLM算法可行，Chat-ePRO有助提升患者遵從性。 PubMed DOI

最新研究指出，ChatGPT 3.5和GPT-4在放射學診斷上表現優異。研究發現，使用不同提示影響它們對胸部放射學案例的診斷準確性。124個案例顯示，複雜提示顯著提升模型準確性。ChatGPT 3.5使用複雜提示後，準確率從25%提升至56.5%，GPT-4基準準確率為53.2%，使用複雜提示後提升至59.7%。研究強調提示工程對提升模型診斷性能的重要性。 PubMed DOI

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

這項研究探討了利用自然語言處理（NLP）技術，特別是ChatGPT，來提升放射科報告的產出效率。研究人員分析了1,000條來自MIMIC胸部X光數據庫的記錄，並使用Claude.ai提取關鍵字，再透過ChatGPT生成報告。結果顯示，Bart和XLM模型的報告與醫生撰寫的相似度高達99.3%，而其他模型表現較差。研究強調選擇合適的NLP模型對於提升放射科報告的效率和準確性至關重要。 PubMed DOI

在奇美醫療中心的研究中，「A+ Nurse」這個基於ChatGPT的工具成功應用於護理文書，將每位病人的文書時間從15分鐘縮短到5分鐘，且保持高品質的記錄。護理人員覺得這個工具直觀且有效，顯示出人工智慧在提升醫療流程效率上的潛力。這項整合成為了人工智慧改善病人照護的良好範例，為未來醫療創新鋪路。 PubMed DOI

生成式AI模型如ChatGPT正在改變醫療保健，透過提示工程提升AI輸出的準確性和倫理標準。這個九階段的過程包括：識別應用、了解利益相關者需求、設計量身定制的提示、迭代測試與改進、倫理考量、協作反饋、文檔記錄、培訓及持續更新。研究強調生成式AI在醫療中的應用，確保AI提示能滿足病人及醫療提供者的需求，促進病人對症狀、治療和預防策略的知情決策。 PubMed DOI

這項研究探討了GPT-4-1106-preview模型的能力，能處理多達128,000個字符的文本，增強了文本數據挖掘的效果。研究人員從306篇醫學論文中提取數據，建立了241個經過驗證的醫療案例，並利用Langchain框架開發了一個聊天機器人，提供診斷和治療建議，性能比原始ChatGPT提升了7.90%。研究顯示ChatGPT在醫學文本數據挖掘上的潛力，未來計畫擴展知識庫並進一步提升醫學領域的表現。 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