研究探討AI文本生成工具對耳鼻喉科學文獻的影響，發現ChatGPT發布後，AI生成內容明顯增加，尤其在摘要、引言和討論部分。非英語系國家作者使用AI生成文本比例較高。研究引起對AI內容準確性和錯誤風險的擔憂，強調需要進一步研究，並凸顯科學出版對AI工具的依賴。 PubMed DOI

這項研究探討普通外科住院醫師訓練的教職員是否能區分人類與AI（如ChatGPT）撰寫的文章。研究生成了十篇文章，五篇由住院醫師撰寫，五篇由ChatGPT生成。十位教職員進行盲評，結果顯示兩組文章的得分差異不大，ChatGPT的平均得分為66.0%，人類為70.0%。教職員在識別文章來源上也面臨困難，顯示出對AI生成內容的偏見。這提醒學術界需準備面對AI在醫學教育中的影響。 PubMed DOI

這項研究探討放射科住院醫師計畫主任對住院醫師申請者使用大型語言模型（如ChatGPT）撰寫個人陳述的看法。八位主任參加了調查和焦點小組討論，評估了五位申請者的四種不同版本的陳述。結果顯示，LLM生成的陳述質量被評為一般或更差的比例達56%，而人類撰寫的則為29%。主任們雖然對區分兩者的能力不自信，但能準確識別人類撰寫的陳述。焦點小組討論中，主任們對AI影響個人陳述的真實性和價值表示擔憂，並指出AI生成內容中申請者的聲音減弱。這項研究突顯了AI在住院醫師申請過程中的挑戰與影響。 PubMed DOI

這項研究探討外科住院醫師申請審核者辨識AI生成的個人陳述的能力及其看法。研究使用ChatGPT創建三份AI陳述，並與三份成功申請的醫學生陳述比較。結果顯示，審核者正確辨識AI陳述的比例僅59%，且66.7%的人反對在個人陳述中使用AI。大多數參與者認為AI會影響他們對申請者的看法。這項研究強調了辨識AI生成內容的挑戰，並對其在住院醫師申請中的影響表示擔憂。 PubMed DOI

這項研究探討了生成式人工智慧工具（如ChatGPT和Google BARD）在醫學生撰寫住院醫師申請個人陳述的表現。研究發現，教職員能正確識別88%的真實陳述和90%的BARD生成陳述，但只有44%的ChatGPT陳述被正確辨識。整體準確率為74%。雖然AI能生成有說服力的陳述，但在表現人文和個人化元素上仍有不足。因此，住院醫師選拔委員會應重視這些人性化指標，以提升評估的準確性。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT生成的整形外科住院醫師個人陳述是否能與人類撰寫的內容相媲美。研究結果顯示，AI生成的陳述平均得分為7.48，而人類撰寫的為7.68，兩者之間並無顯著差異。評估者對於陳述來源的識別準確率為65.9%，顯示AI生成的內容越來越精緻。這強調了在住院醫師申請中，需更新評估標準以應對人工智慧的影響。 PubMed DOI

這項研究探討生成式人工智慧，特別是ChatGPT，在醫學住院醫師和專科醫師申請中的個人陳述創作應用。研究評估了四份個人陳述，兩份由AI生成，兩份由申請者撰寫，並透過調查了解計畫主任對這些陳述的看法。結果顯示，主任在辨識AI生成的陳述時遇到困難，且AI生成的陳述在可讀性和原創性上表現較佳。不過，主任對申請者使用AI的誠信和工作倫理表示擔憂，建議醫學訓練計畫應明確對AI使用的立場。 PubMed DOI

這項研究探討生成式人工智慧對住院醫師申請的影響，特別是骨科手術的推薦信。研究分析了45封推薦信，發現教職員正確識別人類撰寫的推薦信僅40%，而AI生成的則為63%。隨著時間推移，準確度未見改善。人類撰寫的推薦信在評分上普遍較高，但Google BARD在某些方面表現優於人類。整體而言，這顯示教職員在區分人類與AI生成的推薦信上面臨挑戰，並引發對推薦信在住院醫師申請中角色的重新思考。 PubMed DOI

這項研究探討了人類評審、重複量化分析（RQA）和AI檢測工具GPTZero在辨別人類與AI生成的個人陳述的有效性，特別針對物理治療師教育計畫的申請。研究分析了50份梅奧診所的申請者陳述與50份由Google Gemini生成的陳述。結果顯示，人類評審在辨識上表現一致且準確，而RQA和GPTZero也各有優勢。研究強調，未來應結合這些方法，以提升對個人陳述的評估，確保學術誠信。 PubMed DOI

多數整形外科住院醫師訓練計畫主任認為個人陳述有點重要，但普遍認為用 ChatGPT 等 AI 協助撰寫是不道德的。只有少數計畫會用 AI 偵測工具，而且多數主任對辨識 AI 內容沒信心。雖然部分人接受有限度使用 AI（如發想、編輯），但超過一半主任認為寫個人陳述時用 ChatGPT 都不道德。 PubMed DOI