這項研究探討了ChatGPT-4在文獻回顧中的有效性，特別是在醫療法律背景下醫生與病人之間的關係。分析了由GPT-4生成的文獻回顧與人類研究者撰寫的回顧，並根據準確性、反應時間等標準進行比較。結果顯示，GPT-4在反應時間和知識廣度上表現優異，但在深入理解和情境相關性上較弱。研究強調，雖然GPT-4可作為初步工具，但仍需專家評估以提升學術成果的準確性和情境豐富性，特別是在醫學研究領域。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4o在系統性回顧中提取數據的效果，並與人類審稿人進行比較。研究聚焦於運動與跌倒風險降低的相關論文。結果顯示，ChatGPT-4o的數據提取準確率高達92.4%，錯誤率僅5.2%。其數據提取的重現性也很強，兩次獨立會議的協議率達94.1%，但若論文缺少資訊，這個比例會降到77.2%。總體來看，ChatGPT-4o是一個可靠的數據提取工具，未來在數據總結方面有潛力發展。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在學術研究中有助於提升效率，特別是在系統性回顧方面。本研究比較了兩種基於LLM的系統性回顧方法：完全自動化（LLM-FA）和半自動化（LLM-SA）。結果顯示，LLM-FA的效果有限，僅識別出32.7%至6.1%的相關論文；而LLM-SA則表現更佳，成功納入82.7%的相關論文，並有效排除92.2%的不相關論文。這顯示LLMs雖無法獨立完成任務，但可作為提升論文選擇效率的輔助工具。 PubMed DOI

隨機對照試驗（RCTs）對循證醫學非常重要，但有些試驗使用虛構數據，影響研究的完整性。本研究探討利用GPT-4驅動的ChatGPT來簡化RCT評估過程。透過TRACT檢查表，ChatGPT能有效處理RCT論文的PDF，並準確回答檢查項目，與人類評估者的一致性達84%。此外，ChatGPT在數據提取方面也表現出色，對三個表格達到100%準確率。未來將致力於提升ChatGPT在多個RCT中的應用，實現更高的數據捕捉準確性及自動化處理。 PubMed DOI

這項研究探討了GPT-4在放射科報告中檢測和修正錯誤的潛力，特別針對頭部CT掃描。隨著放射科醫師的工作壓力增加，GPT-4在錯誤檢測方面表現優異，解釋性錯誤敏感度達84%，事實性錯誤敏感度達89%。相比之下，人類讀者的表現較差，檢查時間也較長。雖然GPT-4在識別錯誤時有些假陽性，但仍顯示出其在減輕醫師負擔和提升準確度的潛力，值得在臨床實踐中進一步探索。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型ChatGPT在系統性回顧和統合分析中的表現，特別是在脊髓刺激後情緒功能的數據上。結果顯示，ChatGPT在標題和摘要篩選的準確率為70.4%，而全文篩選的準確率為68.4%。在數據整合方面，ChatGPT的準確率達到100%。雖然在篩選任務中表現中等，但在數據整合上表現優異。研究指出，人工智慧能提升系統性回顧的效率，但仍需人類監督以確保研究質量。 PubMed DOI

本研究評估了GPT-3.5和GPT-4在從非結構化臨床文本中提取資訊的效果。使用了病人特徵、病史和臨床檢測結果的資料，並透過簡單提示進行查詢。結果顯示，GPT-4在性別資訊提取上準確率達95%，優於GPT-3.5的70%；但在身體質量指數（BMI）方面，GPT-3.5的78%表現更佳。研究建議整合特定任務的定義進入提示中，以提升提取效果，並鼓勵專業人士設計有效提示，監控大型語言模型的表現。 PubMed DOI

您開發了一個大型語言模型（LLM）輔助的系統，專門用於健康技術評估（HTA）的系統性文獻回顧（SLR）。這個系統包含五個模組，從文獻搜尋到數據總結，並具有人機協作的設計，能根據LLM與人類審查者的意見調整PICOs標準。經過四組數據評估，系統在摘要篩選中表現優異，達到90%的敏感度和82的F1分數，顯示出與人類審查者的高一致性。這個AI輔助系統有潛力簡化SLR過程，降低時間和成本，並提升證據生成的準確性。 PubMed DOI

這項研究比較GPT-4o、GPT-4o-mini和Llama 3.1:8B在自動化系統性回顧的表現，發現GPT-4o在摘要篩選最優（召回率0.894，精確度0.492），並提出有效調整篩選門檻的方法。偏誤風險評估方面，LLM表現依領域不同而異。整體來說，LLM對自動化系統性回顧有幫助，但還有待改進。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4在協助篩選食道切除術併發症危險因子的文獻時，和人工審查者的判斷一致率高，尤其在標準較寬鬆時表現更好。雖然標準嚴格時準確率會下降，但GPT-4仍能有效簡化流程並提供決策依據。未來建議進一步比較不同模型及應用於其他審查步驟。 PubMed DOI