研究發現ChatGPT在美國醫師執照考試Step 1和Step 2的表現介於42%到64.4%之間，比InstructGPT和GPT-3表現更好。雖然在較難的問題上表現較差，但仍可提供合理答案和內部問題資訊。研究建議ChatGPT可能成為醫學教育中有用的工具，因為它準確且有邏輯性。 PubMed DOI

研究比較GPT-3.5和GPT-4在德國醫學執照考試的結果，發現GPT-4平均得分85%，比GPT-3.5表現更好。GPT-4在內外科表現優秀，但在學術研究方面稍微弱一些。研究指出，像ChatGPT這樣的人工智慧模型可以提升醫學教育和病人護理，但也提醒醫學訓練者需要具備批判性評估能力。未來需要進一步研究ChatGPT對大眾安全和準確性的影響。 PubMed DOI

這項研究回顧了ChatGPT在醫學執照考試的表現，分析了2022年1月到2024年3月間的45項研究。結果顯示，GPT-4的準確率達81%，優於GPT-3.5的58%。GPT-4在29項考試中通過26項，並在17個案例中超越醫學生。雖然翻譯問題提升了GPT-3.5的表現，但對GPT-4無影響。兩者在問題類型上表現不同，GPT-3.5在短文本問題上較佳，而開放式問題則都面臨挑戰。研究強調了GPT-4在醫學教育的潛力，但也指出準確性不一致及各國知識差異的挑戰，旨在提供教育者和政策制定者相關資訊。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在中國國家醫學執照考試中的表現，特別是GPT-3.5和GPT-4.0版本。研究發現，GPT-4.0的及格率為72.7%，明顯高於GPT-3.5的54%。此外，GPT-4.0的回答變異性較低，且在15個醫學子專科中有14個超過準確性門檻，顯示其在醫學教育和臨床實踐中的潛在應用價值。總體而言，GPT-4.0在準確性和一致性上表現更佳，值得進一步探索。 PubMed DOI

這項研究評估了七個大型語言模型（LLMs）在模擬英國醫學考試問題上的表現，使用了423道考題。測試的模型包括ChatGPT-3.5、ChatGPT-4、Bard等。結果顯示，ChatGPT-4表現最佳，準確率達78.2%，其次是Bing和Claude。研究指出，LLMs在醫學教育中有潛力，但在依賴它們進行訓練前，仍需解決一些限制，並建議進一步研究專科特定的LLMs及其在醫學課程中的應用。 PubMed DOI

這項研究評估了GPT-4.0在2021至2023年日本醫學執照考試的表現，重點在於準確性和醫學知識解析能力。問題依難度和類型分類，包括一般和臨床部分，以及單選和多選題。GPT-4.0的正確回答率達80.4%，顯示出合格的表現，但不同問題的準確性有顯著差異。研究結果顯示，雖然GPT-4.0在醫學教育和研究中有價值，但仍需大量醫學數據來提升準確性，整合ChatGPT進醫學領域可能帶來新機會。 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

ChatGPT的進步對醫學教育產生了顯著影響，透過創新的評估和學習工具，提升醫生的評估效果。一項研究評估了ChatGPT-3.5 Turbo和ChatGPT-4o mini在2023年葡萄牙語專科訓練入學考試中的表現。結果顯示，ChatGPT-4o mini的準確率達65%，超越了ChatGPT-3.5 Turbo及部分醫學考生的表現。這強調了ChatGPT在醫學教育中的潛力，但也提醒需在教師監督下謹慎使用，並需進一步研究。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4在有選擇題選項時，答對率超過86%，但沒選項時最低只有61.5%。它在管理問題上比診斷問題更容易出錯。雖然GPT-4能處理臨床資訊，但不是真的懂臨床情境。未來如果和專業醫療人員搭配，有機會幫助臨床工作，但還需要更多測試來確保安全和有效。 PubMed DOI