研究發現使用ChatGPT協助護士臨床決策時，雖然回應快、字數多，但缺乏臨床理解和適切性。建議謹慎使用ChatGPT作為護士助理，需進一步提升準確性。 PubMed DOI

研究比較了ChatGPT-4和Claude-2.0在新生兒護理情境中的臨床推理能力，發現Claude-2.0比ChatGPT-4更準確、更快。但在診斷、治療和反應時間上仍有限制，需要進一步改進才能應用在臨床上。在使用人工智慧做臨床決策前，安全性是首要考量。研究指出整合ChatGPT-4和Claude-2.0至臨床前，必須先解決準確性的差距。 PubMed DOI

這項研究比較了重症監護病房（ICU）護理人員與生成式人工智慧（如ChatGPT-4和Claude-2.0）的診斷準確性。研究使用四個真實ICU案例，評估74名護理人員的表現，結果顯示護理人員在需要整體判斷的情境中表現優於AI，雖然某些AI在標準案例中表現相當。護理人員的回應較簡潔，而AI則較冗長。研究強調經驗豐富的護理人員在細緻決策上更具優勢，並呼籲進一步發展AI以提升其臨床決策能力。 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

這項研究探討了將人工智慧，特別是ChatGPT，融入護理教育的影響，重點在護理學生的倫理決策和臨床推理。研究於2023年9月進行，99名護理學生被分為兩組：一組使用ChatGPT，另一組則依賴傳統教科書。結果顯示，對照組在倫理標準和臨床推理上表現較佳。實驗組的反思文章指出AI輔助的可靠性較低，但時間效率有所提升。研究建議結合AI與傳統方法的混合教育，以增強護理學生的決策能力。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs）在複雜醫療案例中的診斷表現。研究分析了392份來自《美國病例報告期刊》的案例，使用了ChatGPT-4、Google Gemini和LLaMA2來生成鑑別診斷清單。結果顯示，ChatGPT-4的前10名診斷中，最終診斷納入率最高，達86.7%，其次是Google Gemini的68.6%和LLaMA2的54.6%。研究顯示ChatGPT-4在診斷準確性上明顯優於其他兩者，突顯了生成式人工智慧在醫療診斷中的潛力。 PubMed DOI

這項研究探討護士與ChatGPT在護理問題上的回應差異，採用質性共識小組設計，進行三輪德爾菲研究。第一輪有57個問題，根據國家護理專家標準制定。第二輪中，護士和ChatGPT對答案進行評分，第三輪則要求參與者根據情境撰寫評估和護理交接。結果顯示，兩者在主要回應類別上有顯著差異，雖然第三輪的答案大多相似，但仍有例外。結論指出，ChatGPT可作為護理過程早期的有用工具，並能解決語言障礙。 PubMed DOI

這項研究探討生成式人工智慧（GenAI）在老年護理教育中的應用，特別是設計適合老年人的活動。研究發現，使用像ChatGPT的GenAI工具能有效提升一年級護理學生的批判性思維和解決問題能力。參與者表示，透過GenAI的提示，任務變得更容易，認知負擔減輕。整體來看，將GenAI整合進護理教育中，有助於改善學習成果，讓學生更能應對學習挑戰。 PubMed DOI

本研究探討生成式人工智慧（GenAI）工具對護理教育的影響，特別是護理學生的使用情況與看法。透過對99名本科護理學生的線上調查，結果顯示92%的參與者使用GenAI獲取資訊和協助學術工作，並欣賞其快速提供簡化資訊的優點。然而，他們也擔心訂閱費用、過度依賴技術及資訊準確性等問題。參與者建議提供財務支持和早期指導，以更好地整合AI進護理教育。研究強調需對AI工具進行批判性評估，並建議教育者實施支持計畫，促進負責任的使用。 PubMed DOI

本研究探討AI模型（如GPT-3.5和GPT-4）在急診科生成病症鑑別診斷的表現，並與急診科醫師的準確性進行比較。結果顯示，ChatGPT-4的準確率為85.5%，略高於ChatGPT-3.5的84.6%和醫師的83%。特別是在腸胃主訴方面，ChatGPT-4的準確性達87.5%。研究顯示AI模型在臨床決策中具潛在應用價值，建議未來進一步探索AI在醫療中的應用。 PubMed DOI