人工智慧有潛力改變醫學教育和實踐，但學術醫學界在接受人工智慧方面進展緩慢。ChatGPT是一個受歡迎的人工智慧工具，可以協助醫療專業人員、教育工作者和病患。研究發現，大多數即將畢業的醫學生對人工智慧經驗有限，但對其在醫療和醫學教育領域的未來持樂觀態度。為了應對人工智慧在醫學領域的整合，需要提供正式培訓和指導方針。 PubMed DOI

這項研究探討了將ChatGPT融入醫學教育的可行性，並強調AI能力對醫學生的重要性。52名醫學生參與了混合式學習課程，評估了使用ChatGPT的效果。主要發現包括：學生在整合ChatGPT的課程中滿意度和學習進展高，且對AI技能的重視程度上升。雖然學生對ChatGPT生成的病人資訊評價中等，但使用擴展提示後明顯改善。研究建議將ChatGPT納入醫學教育，以提升學習體驗並發展AI能力。 PubMed DOI

生成式 AI 模型如 ChatGPT 正逐漸融入醫學教育，許多學生利用它來學習和準備考試，包括美國醫學執照考試（USMLE）。根據2023年5月的調查，96% 的醫學生知道 ChatGPT，52% 曾使用過它來完成課業。學生常用它解釋醫學概念、協助診斷及文法檢查。不過，對於不準確性、病人隱私和抄襲的擔憂也浮現，顯示出制定規範以確保道德使用的必要性。了解學生的看法對於建立負責任的使用指導方針至關重要。 PubMed DOI

**引言** 人工智慧（AI）在醫學領域受到廣泛關注，尤其是大型語言模型（LLMs）如ChatGPT的興起，使其對醫學生更具可及性。本研究探討醫學生如何使用基於LLM的工具及其看法。 **方法** 2024年1月，佛羅里達大學醫學院對醫學生進行調查，評估他們對AI和LLM工具的使用情況及看法。 **結果** 102名受訪者中，69%每月至少使用一次這些工具，77.1%認為信息準確，80%有意在未來繼續使用。對AI有基本了解的學生更可能使用這些工具並進行信息交叉檢查。接觸過AI的學生對臨床決策中信任AI的可能性更高。 **結論** 基於LLM的聊天機器人已成為醫學生學習的重要資源，醫學生普遍對其持正面看法，並希望在課程中納入AI，以準備未來的實踐。 PubMed DOI

這項研究探討如何利用大型語言模型（LLMs）來提升醫學生的臨床決策訓練，透過模擬病人互動進行。研究分為對照組和反饋組，反饋組除了模擬對話外，還獲得AI生成的表現反饋。共21名醫學生參與，使用臨床推理指標評估表現。結果顯示，反饋組經過訓練後表現顯著優於對照組，特別在情境創建和資訊獲取上。研究指出，AI模擬對話結合結構化反饋，能有效支持臨床決策訓練，提升學生的實務準備。 PubMed DOI

這項研究分析了執業醫生與五年級醫學生對人工智慧（AI）的看法與經驗。調查顯示，26.67%的醫生和13.33%的學生未使用過AI。學生對AI的有效性評價普遍高於醫生，尤其在教育和工作經驗上。雖然兩組人員都使用AI來檢索資訊，但學生對AI在教育和實踐中的應用持較開放態度。儘管認同AI的優勢，雙方對其準確性和可靠性仍有疑慮。研究建議需進一步探討AI在醫學課程中的整合及相關倫理問題。 PubMed DOI

最近一項研究調查了207名醫學生對於像ChatGPT這類人工智慧工具的認識與態度。結果顯示，66.7%的學生對ChatGPT有了解，但對其他AI工具的認識較少。大多數學生以非正式方式使用AI，主要當作搜尋引擎，且超過一半的人對AI技術感到不夠了解。他們希望獲得更多與未來醫生角色相關的訓練，特別是在AI應用於學習、一般知識及科學寫作方面。研究也發現性別和自我評估的學習表現存在差異，為未來研究提供了新方向。 PubMed DOI

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

這項研究評估了一般醫學科實習生在識別AI生成內容不準確性方面的能力，特別是使用ChatGPT-4o。研究發現，ChatGPT-4o的準確率為80.8%，但在專業情境中僅57.0%。142名實習生識別了87個AI幻覺，平均檢測準確率只有55.0%。影響檢測錯誤的因素包括反應時間短、自我評估AI理解能力高及頻繁使用AI工具。結論強調，實習生在臨床情境中識別AI錯誤的挑戰，需加強醫學教育中的AI素養與批判性思維。 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