ChatGPT推出後，人們對基於大型語言模型的聊天機器人越來越感興趣，尤其在心理健康護理領域。研究發現，許多美國精神科醫師已開始使用ChatGPT-3.5和GPT-4.0回答臨床問題，提高文件記錄效率。大多數醫師認為患者可能會先諮詢這些工具再看醫生，並認為臨床醫師需要更多培訓。對於生成式人工智慧在臨床實踐的價值和未來職業影響，看法不盡相同。 PubMed DOI

這項研究探討使用人工智慧，特別是基於GPT-4的ChatGPT，來預測急診部的分流結果。研究涉及比較AI工具所做的決策與急診醫學專家的決策，專家的決策被視為黃金標準。結果顯示AI工具與專家之間有高度一致性，顯示ChatGPT有潛力有效地協助病人的分流。 PubMed DOI

這項研究探討生成式人工智慧（GenAI），特別是ChatGPT和Bard，在數位健康介入中對文本數據質性分析的影響。研究分析了40條針對HIV患者的SMS提醒，發現GenAI與人類編碼者的主題一致性為71%，但在演繹分析中，ChatGPT降至50%，Bard為58%。雖然GenAI能顯著縮短分析時間至20分鐘，但在人類編碼者在細緻主題識別上表現更佳。研究建議結合人類洞察與AI效率，以提升質性研究的效果，並強調未來需關注AI使用的倫理問題。 PubMed DOI

人工智慧技術在病患照護上有很大潛力，尤其在診斷、精神疾病治療和認知測試解讀等方面。雖然進展顯著，但仍需進一步研究其在醫療中的優缺點。一項研究比較了人工智慧（Chat-GPT 3.5）和臨床醫師對癡呆症相關問題的回答，結果顯示人工智慧在易懂性和深度上表現更佳，平均評分為4.6/5，而臨床醫師則為4.3、4.2和3.9。儘管人工智慧的回答質量高，但仍需注意錯誤資訊和數據安全等問題。總之，人工智慧在醫療溝通上有潛力，但需謹慎對待其限制。 PubMed DOI

這項研究比較了三層級的分診協議，包括分診護士、急診醫師和人工智慧模型（ChatGPT、Gemini 和 Pi），在2024年4月1日至4月7日於一所三級醫療機構的急診部門進行，分析了500名病人的數據。結果顯示，只有23.8%的病人獲得一致分類，分診護士對6.4%的病人過度分診，且人工智慧模型的分診不足率偏高，特別是ChatGPT在黃碼和紅碼病人中分診不足達26.5%和42.6%。結論指出，急診環境中不應僅依賴人工智慧進行分診。 PubMed DOI

全球心理健康危機顯示出對可及且有效介入措施的需求，生成式AI聊天機器人如ChatGPT逐漸成為解決方案。針對十九位使用者的訪談研究顯示，他們在使用這些聊天機器人時感受到高參與感和正面效果，包括改善人際關係及從創傷中癒合。研究中識別出四個主題：情感避風港、洞察指導、連結的喜悅，以及AI與人類治療的比較。雖然有些主題與傳統聊天機器人相符，但生成式AI的特性也顯現出來。參與者呼籲改善安全措施及人性化的記憶能力，顯示生成式AI在心理健康支持上有潛力，但仍需進一步研究其安全性與有效性。 PubMed DOI

這項研究探討了緊急情境中的分診決策，對比醫療專業人員與人工智慧（AI）模型的表現。研究發現，醫療人員的準確率（30.7%）高於AI模型（25.5%），顯示人類專業知識在分診中仍然更可靠。研究涉及50個虛擬病人情境，參與者使用土耳其衛生部的顏色編碼系統進行分類。雖然AI能快速分析數據，但在此情境下表現不如人類。作者建議結合AI與人類專業知識，以提升分診系統的效率。 PubMed DOI

將人工智慧（AI）應用於心理健康照護，特別是飲食失調方面，顯示出提升臨床流程及協助診斷的潛力。調查顯示，59%的臨床醫師已使用AI工具，但只有18%的社區參與者曾利用這些工具。雖然對AI的協助持開放態度，但對其整合的熱情較低，且對改善客戶結果的有效性擔憂普遍。大家一致認為，缺乏訓練的情況下使用AI存在風險，並且AI無法取代人類醫師的關係技巧。總體而言，對於AI的使用仍持謹慎態度。 PubMed DOI

這項研究探討了人工智慧，特別是ChatGPT，如何與人類編碼結合，分析LGBTQ+患者的醫療經驗反饋。研究者希望透過這種混合方法，找出關鍵主題，如肯定性護理、醫療提供者的教育及溝通挑戰。雖然ChatGPT加速了編碼過程，但人類監督仍然對維持數據的完整性和上下文準確性非常重要。這種創新方法不僅提升了對患者反饋的分析，還提供了改善患者與醫療提供者互動的寶貴見解，並且是首個在此背景下結合AI與人類分析的研究。 PubMed DOI

隨著全球人口老化，長期及急性後期照護系統面臨重大挑戰，特別是在提供老年人優質照護方面。健康資訊科技被視為解決方案，但在LTPAC環境中整合科技仍有許多障礙。2024年6月的國際老年人照護創新與科技高峰會中，47位專家進行了研究，透過討論小組收集質性數據，並使用人為編碼和AI分析。結果顯示科技障礙、倫理考量及病人中心照護的重要性。這項研究強調了持續探索科技在老年人照護中的應用及改善照護品質的必要性。 PubMed DOI