原始文章

這篇綜述回顧了大型語言模型(LLMs)在醫學教育中的應用,涵蓋了第一年內的相關文獻。根據PRISMA指導方針,研究者搜尋了五個科學資料庫,最終納入145項研究。大部分研究聚焦於LLMs通過醫學考試的能力,還有一些探討其優缺點及潛在應用。不過,實證研究較少,且方法學上不夠嚴謹。為了改善這些問題,文獻提出了一個研究議程,期望提升未來相關研究的質量。 PubMed DOI


站上相關主題文章列表

研究探討大型語言模型(LLMs)如OpenAI的ChatGPT在醫學上的應用,總結了在醫療保健領域的表現,討論了倫理和法律問題,提出未來研究方向。分析了55篇研究,指出LLMs在某些任務上有潛力,但也有限制,如訓練數據偏見和倫理問題。呼籲建立標準評估方法,發揮LLMs在醫療上的潛力。 PubMed DOI

ChatGPT是一個強大的AI語言模型,可生成各種複雜回應。在醫學教育中有應用價值,但也有限制和風險。一項針對ChatGPT在醫學教育應用的研究指出,可用於個人化學習和臨床模擬,但也需面對學術誠信和數據準確性挑戰。建議制定ChatGPT使用指南,並重視教學、學生訓練和設定標準。整合ChatGPT需謹慎考慮,以最大化效益並降低風險。 PubMed DOI

這篇評論討論了使用大型語言模型(LLMs)製作醫學多重選擇題考試的議題。研究指出LLMs在產生問題上有效,但需注意部分問題不適合醫學考試,需修改。未來研究應解決這些限制,LLMs可作為撰寫醫學多重選擇題的工具,但應謹慎使用。 PubMed DOI

這篇文章討論了在醫學領域使用ChatGPT的情況,包括各種應用和優缺點。研究發現有247篇相關文獻,主要集中在美國。ChatGPT被應用在臨床、教育和研究領域,尤其在放射學、外科和牙科。然而,對於數據隱私、準確性和抄襲問題有所擔憂。評論強調了建立理論框架、指導方針和規定的重要性,以確保ChatGPT在醫療領域中負責任且有效地使用。 PubMed DOI

研究探討大型語言模型在醫學上的應用,分析了550篇相關研究。LLMs已經在醫學診斷、寫作、教育和管理方面帶來改善。它們有助於起草文件、培訓和研究。挑戰在於上下文和過度依賴。研究強調了與驗證、倫理和傳統實踐的整合。未來研究應該探索多模式LLMs、算法理解和負責任使用。 PubMed DOI

生成式 AI 模型如 ChatGPT 正逐漸融入醫學教育,許多學生利用它來學習和準備考試,包括美國醫學執照考試(USMLE)。根據2023年5月的調查,96% 的醫學生知道 ChatGPT,52% 曾使用過它來完成課業。學生常用它解釋醫學概念、協助診斷及文法檢查。不過,對於不準確性、病人隱私和抄襲的擔憂也浮現,顯示出制定規範以確保道德使用的必要性。了解學生的看法對於建立負責任的使用指導方針至關重要。 PubMed DOI

這篇評論探討大型語言模型(LLMs),如ChatGPT、GPT-3.5和GPT-4在醫療領域的應用潛力,強調謹慎實施和專業支持的重要性。它們可協助醫學教育、研究、臨床實踐及護理,例如設計課程、提供個性化學習、協助科學寫作和數據分析、增強醫學影像及決策能力,還能改善病患溝通和護理效率。儘管LLMs展現潛力,但仍需解決倫理、同理心缺乏及偏見等挑戰,未來研究應針對這些問題,以確保其在醫學中的有效與合乎倫理使用。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)如ChatGPT在醫療領域的應用引起了廣泛關注。Anaya等人的研究比較了ChatGPT生成的心衰竭醫學教育材料與美國知名機構的資料可讀性,並對結果進行了批判性評估。這篇評論探討了如何改善心臟病學相關LLMs研究的可重複性,並提出了未來研究中更有效抽樣LLM回應的建議。儘管該研究提供了有價值的見解,但仍需進一步研究以克服現有限制,增進對這些創新工具的理解。 PubMed DOI

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

這項研究回顧了大型語言模型(LLMs)在生成病人教育材料(PEMs)的應用。研究人員根據JBI指導方針,從五個資料庫中篩選出69項相關研究,並提取了21個變數,分為五個主題。主要發現包括:美國的研究最多,最常用的LLM是ChatGPT-4、3.5和Bard,大多數研究集中在評估生成回應的準確性和可讀性,只有三項研究使用外部知識庫,且大部分提示為英語。總體而言,這項回顧顯示LLMs在創建有效病人教育材料方面的潛力,並指出評估框架和多語言應用的不足。 PubMed DOI