最近生成式人工智慧的進展，特別是像ChatGPT這類工具，顯示出在醫療保健中提升決策支持、教育和病人參與的潛力。不過，必須進行徹底評估以確保其臨床使用的可靠性和安全性。2023年的一項回顧分析了41篇學術研究，強調了ChatGPT在醫學領域的有效性，並指出其表現因專科和語言環境而異。雖然展現了潛力，但仍需克服一些挑戰。總體而言，持續改進對於成功整合至醫療保健至關重要，以改善病人護理結果。 PubMed DOI

臨床實踐指導方針（CPGs）對醫療專業人員的決策至關重要，因為它們提供基於證據的建議。然而，在日本，針對提升病人理解和決策的病人導向指導方針仍然不足，這影響了病人有效管理健康的能力。生成式人工智慧技術如ChatGPT，能簡化醫療資訊並個性化溝通，幫助病人更好理解護理細節。透過提升指導方針的清晰度，這些技術有潛力改善醫療結果，促進病人參與與明智決策。 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

人工智慧，特別是ChatGPT，進入醫療領域帶來了許多機會與挑戰。最近的回顧研究探討了ChatGPT在飲食規劃、疾病管理、醫學教育及臨床決策支持等方面的應用。研究指出，雖然ChatGPT在某些領域的準確性高，但也存在不準確、偏見及安全性等問題。許多研究專注於特定領域，可能影響結果的普遍適用性。隨著技術進步，評估其長期影響及倫理考量變得重要，確保在醫療環境中的負責任使用。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT在提供醫療資訊時，如何根據疾病類型（醫療性 vs. 心理性）和使用者的溝通風格（中立 vs. 表達關心）來調整其回應。研究發現，當面對心理問題或使用者表達關心時，ChatGPT會使用更具同理心的語言；而在中立查詢中則偏向分析性語言。此外，健康相關的語言在心理討論中較常見，疾病相關的語言則多出現在身體狀況的對話中。這顯示ChatGPT的回應會受到疾病類型和使用者情感的影響，能透過調整溝通方式來提升病人的參與感。 PubMed DOI

ChatGPT 在醫療領域的應用逐漸受到重視，顯示出在臨床實踐、醫學教育和研究上的顯著優勢。研究指出，它能減少行政工作量達 70%，並在醫學測試中達到專業水準。在醫學教育中，提供個性化學習和自動評分，提升培訓效率。臨床上，ChatGPT 協助分診和生成出院摘要，讓醫療人員更專注於病人護理。未來需解決準確性、情感智力及倫理等挑戰，以更好地整合於醫療系統中。 PubMed DOI

這項研究探討如何準確測量各種疾病患者的醫療需求，並強調優化資源配置以避免浪費的重要性。研究使用大型語言模型（如ChatGPT）進行情感分析，重點分析患者經驗、醫生技能及基礎設施。透過鏈式思考提示，並比較中英文LLMs在中文數據集上的表現，評估醫療資源配置的不滿。結果顯示ChatGPT 3.5在穩定性和成本上優於其他模型，並有效分析患者評價，幫助合理配置資源，促進良好健康與福祉的實現。 PubMed DOI

這項研究探討了使用ChatGPT將臨床信件翻譯成更易懂的語言，目的是增強患者對治療和診斷的理解。研究採用單盲定量方法，分析語言複雜度的指標。翻譯了二十三封來自不同專科的診所信件，結果顯示翻譯保留了臨床信息，並顯著提升了患者的理解與滿意度。患者尋求醫療協助解釋信件的需求也明顯減少。結論認為，ChatGPT是一個有效的工具，能創造更友好的臨床信件版本，讓患者更容易理解。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在總結患者在網上論壇和健康社群分享經驗的有效性。研究評估了Flan-T5、GPT、GPT-3和GPT-3.5等模型，並測試不同的提示策略。結果顯示，GPT-3.5在零-shot提示中表現最佳，並在3-shot設置中結合方向性提示時達到最佳效果。手動評估也確認了其摘要的準確性。雖然研究顯示LLMs能提供有價值的質性見解，但也存在數據樣本小和手動摘要僅由一位標註者創建的限制。 PubMed DOI

這篇回顧整理了17篇關於ChatGPT在醫療應用的研究，發現它在病患照護、臨床決策和醫學教育上有潛力，應用範圍廣泛。不過，目前多數研究品質普通，且在倫理、法律和準確性上還有疑慮。未來需要更完善的指引和政策，才能確保安全可靠地使用。 PubMed DOI