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

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

這項研究探討了ChatGPT-4在美國家庭醫學委員會（ABFM）認證考試中的表現，目的是評估其是否能達到及格標準。研究中，ChatGPT-4在模擬考試環境下，使用300道練習題進行測試，結果顯示其正確回答率為88.67%（自訂版本）和87.33%（常規版本），兩者差異不大。這顯示ChatGPT-4在處理醫學問題上具備高效能，並強調了AI在醫學教育中的潛力及持續改進的必要性。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在醫療領域的應用對醫學實踐影響深遠，尤其在教育、診斷和治療方面。本研究評估了OpenAI的ChatGPT在卡塔爾急診醫學住院醫師考試中的表現，並與住院醫師的成績進行比較。結果顯示，ChatGPT在所有考試類別中均表現優於住院醫師，但高年級住院醫師的及格率卻下降，顯示考試成績與實際技能之間的脫節，可能與COVID-19疫情對教育的影響有關。總體而言，ChatGPT在急診醫學領域展現出強大的理論知識，顯示其作為醫學教育輔助工具的潛力。 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

這項研究探討了使用ChatGPT輔助的問題導向學習（PBL）對泌尿科醫學實習生的成效，並與傳統教學方法比較。實習生分為兩組，一組使用ChatGPT輔助，另一組則接受傳統教學。結果顯示，兩組的成績都有提升，但使用ChatGPT的組別在理論知識和臨床技能上表現更佳，學生們對這種AI輔助的學習方式也表示滿意。研究顯示ChatGPT能提升醫學教育的學習效果，但仍需進一步探討AI資訊的可靠性及其大規模應用的影響。 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

人工智慧（AI）在醫療領域的應用帶來了機會與挑戰，尤其在倫理和專業問題上。本研究評估了ChatGPT 3.5和4.0在處理醫療情境中的表現，使用了273道來自不同題庫的問題。結果顯示，GPT-3.5的正確回答率普遍低於醫學生的平均水平，而GPT-4在某些題庫中表現較佳。雖然GPT-4在倫理和人際互動方面顯示潛力，但人類的推理能力仍然優於AI，未來需持續發展AI系統以提升其在醫療中的有效性。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4在為臨床前醫學生創建急性哮喘模擬的有效性。結果顯示，所有模擬都符合基本醫學準確性。進階參數方面，55%的模擬提供延遲反饋，正確組與錯誤組的反饋效果差異明顯。79%的模擬能自主得出結論，且在全面反饋上兩組表現相近。總結來說，ChatGPT-4在基本模擬上表現優異，但延遲反饋的效果受使用者輸入影響，建議未來需進一步研究以確保其在不同情境下的穩定性。 PubMed DOI