ChatGPT的出現讓護理領域的研究顯著增加，顯示其在臨床護理中的潛力。儘管初步結果令人鼓舞，但缺乏全面的分析。本研究旨在描繪ChatGPT在護理的發展趨勢，並建立整合框架。我們與圖書館員合作，分析了81篇相關文章，發現研究數量持續增長，主要期刊為《歐洲心血管護理期刊》。美國、英國和中國是主要貢獻者，研究主題包括人工智慧應用和護理教育。雖然有國際合作，但作者間的合作仍有限，強調護理人員需共同探索ChatGPT的應用。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）在醫學研究中，特別是傷口護理方面，正逐漸成為重要工具。這些大型語言模型能增強病患支持、優化治療計畫，並改善科學寫作，幫助研究人員有效瀏覽文獻，提升傷口護理管理。對非英語母語的醫療專業人員，AI可協助語法和詞彙使用，但翻譯複雜醫學情境時仍有準確性問題。AI聊天機器人也能持續監測傷口癒合，但整合時需謹慎，並考量倫理問題，避免過度依賴技術，確保病患安全與有效治療。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療領域的應用越來越受到重視，能提升診斷準確性和病患照護效率。本研究透過文獻計量分析，探討2021至2024年間的研究趨勢，分析超過500篇相關文章，並使用VOSviewer和CiteSpace工具進行系統性回顧。主要發現顯示，神經網絡在影像診斷和自然語言處理等方面的應用顯著增長，並識別出臨床研究、人工智慧等新興子主題。這項分析不僅概述了當前狀態，還指出未來發展的關鍵領域。 PubMed DOI

本研究針對OpenAI、遠距醫療及行動健康在美學整形外科的整合進行文獻計量分析，填補現有研究的空白。分析了776篇來自SciVerse Scopus的出版物，時間範圍為2015年至2024年。結果顯示70.49%為原創研究，且出版量自2018年後穩定增加。美國貢獻最多，其次是英國、中國和義大利。特別是自2022年起，對智能聊天機器人在整形外科的應用關注度上升。此分析為未來研究及臨床應用提供了重要見解，研究等級為證據等級V。 PubMed DOI

這篇文章探討大型語言模型（LLMs）在醫療保健的應用，透過文獻計量分析，篩選出371篇相關期刊文章。結果顯示，LLMs的研究數量在美國、義大利和德國等發達國家顯著增加，並展現出強大的合作關係。LLMs被應用於醫學教育、診斷、治療等領域，但也引發對倫理影響和風險的擔憂，如數據偏見和透明度問題。為了促進LLMs的可靠使用，需建立責任指導方針和監管框架，確保數據的證據基礎。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在醫學領域的應用已顯著提升醫療服務與病人結果。本研究分析了2019年至2023年間AI在醫學的發展，使用Web of Science核心合集進行文獻計量分析，並運用VOSviewer和R-bibliometrix工具探討出版趨勢、作者及關鍵字使用情況。 研究發現包括：共識別1,811篇文獻，來自97國的3,583機構，主要貢獻者為美國，哈佛醫學院出版數量最高。《醫學網路研究期刊》因其高引用率而受到重視。四大關鍵字集群為數位健康中的AI、COVID-19與ChatGPT、精準醫療及公共衛生流行病學，顯示AI在病人健康風險討論中的重要性。 PubMed DOI

傷口護理在整形外科中非常重要，尤其是慢性傷口如壓力性損傷的增加。隨著病人數據的增多，傳統的手動病歷審查變得困難。本研究探討使用自然語言處理（NLP）軟體，特別是ChatGPT，自動化病歷數據提取，專注於骶部傷口的就診後。結果顯示，ChatGPT顯著提升了審查效率，平均審查時間從7.56分鐘降至1.03分鐘，準確率達0.957。研究強調了ChatGPT在臨床護理中的潛力，建議將人工智慧整合進醫療流程。 PubMed DOI

這篇研究用文獻計量分析整理2004到2024年全球急性腎損傷（AKI）和敗血症的研究趨勢。中國論文數最多，但美國、澳洲在被引用次數和國際合作更突出。重點聚焦在生物標記、發炎反應、生物能量學和機器學習。建議加強國際合作，未來應優先發展生物標記和AI方法，提升AKI早期診斷與個人化治療。 PubMed DOI

這項研究用 GPT-3.5 和 GPT-4 來分析科學文獻，找出基因和藥物對傷口癒合的影響。結果發現，GPT-4 在辨識和萃取這些關係上比 GPT-3.5 更準確，顯示 GPT-4 不用再訓練就能有效協助生醫研究。 PubMed

這篇研究分析2010到2024年間機器學習在牙科和口腔外科的應用趨勢，發現2018年後論文數量大增，中國和美國發表最多。重點聚焦在疾病診斷、風險預測、治療規劃和牙科教育，技術也從傳統機器學習轉向深度學習和多模態資料。雖然前景看好，但資料安全、偏誤和透明度仍是挑戰，未來應加強多元資料和進階模型的整合。 PubMed DOI