比較了OpenAI的ChatGPT-4與傳統生物統計軟體（SAS、SPSS、R）在流行病學數據分析能力。ChatGPT-4在描述統計、組間分析和相關分析表現優異，使用方便且效率高，適合中級研究人員。然而，在結果一致性和高級統計方法上有限制。整合AI如ChatGPT-4可降低操作難度，促進流行病學和醫學研究進步。 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

人工智慧如ChatGPT對醫療保健、醫學教育有重大影響。討論了它在臨床、個人化護理、研究和教育的應用。優點包括診斷、治療、老年護理、藥物管理、減重、營養、活動指導和數據分析。然而，需解決道德、隱私、準確性和透明度等問題後才能廣泛應用。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在處理跨學科問題的能力，特別是在運動復健的應用上。研究使用PanelGPT模型，讓ChatGPT模擬成為物理治療師、心理學家等專家，進行模擬討論。結果顯示，ChatGPT能提供24小時支援和個性化建議，但也面臨互動模式有限和數據隱私等挑戰。研究強調，聊天機器人應輔助醫療專業人員，而非取代他們，顯示其在醫學教育和實踐中的潛在價值。 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

這項研究探討了ChatGPT在科學文章審查中的有效性，並與傳統人類研究者的結果進行比較。研究人員對17篇有關醫療專業人員使用數位工具的文章進行系統性回顧，並透過特定提示引導ChatGPT分析。經過四次迭代後，ChatGPT的結果與原始回顧相當，但人類作者提供了更深入的分析和詮釋。雖然兩者在宏觀主題上相似，但人類驗證仍然重要，以確保研究的徹底性和深度。總體而言，ChatGPT在增強科學文獻產出方面展現潛力，但需依賴人類指導以達最佳效果。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4在醫學和牙科研究中進行統計分析的準確性，並與SPSS軟體的結果進行比較。研究涵蓋了多種統計測試，包括t檢定、ANOVA、卡方檢定和相關分析。結果顯示，ChatGPT-4在簡單分析（如獨立t檢定）中表現良好，但在複雜分析（如事後檢定和信賴區間）上則出現差異。雖然ChatGPT-4在許多測試中準確，但建議研究人員仍需與SPSS等工具進行結果驗證，以確保可靠性。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4 Omni（GPT-4o）在生物醫學統計分析的表現，並與傳統工具SPSS進行比較。研究於2024年5月在沙烏地阿拉伯的國王沙烏德大學進行，分析了三個數據集。結果顯示，GPT-4o的總得分為73分（滿分85分），得分率85.88%，分析時間為38.43分鐘。不同數據集的表現有所差異，小型數據集得分84%，中型80%，大型91.42%。GPT-4o能生成準確圖表，但需清晰指示以減少錯誤。整體而言，GPT-4o在生物醫學數據分析中表現優異。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在醫療查詢中的可靠性，透過18個開放式問題來檢視其回應的一致性、品質和準確性。結果顯示，ChatGPT在「什麼」問題上表現較好，但在「為什麼」和「如何」問題上則不理想，出現計算錯誤和不正確的單位等問題，甚至有些引用文獻是虛構的。研究結論認為，ChatGPT目前不適合用於醫療學習者或專業人士，因為其回應不一致且參考資料不可靠，可能影響臨床決策。 PubMed DOI

這項研究評估了OpenAI的AI對話工具ChatGPT在數據分析中的有效性，特別是探索性因素分析（EFA）。研究人員生成了不同條件下的模擬數據，並在兩次不同時間點使用ChatGPT-4進行分析，與R語言的結果進行比較。結果顯示，ChatGPT在計算任務上表現良好，尤其是KMO值和因素載荷的計算，但在確定多維結構時存在一些偏差。因此，研究人員在依賴AI進行決策時應保持謹慎。總體而言，ChatGPT在簡單計算任務上顯示出潛力。 PubMed DOI