研究評估了OpenAI的GPT和GPT-4在比較人類審查員時，對臨床研究論文標題和摘要的辨識表現。結果顯示，這些模型在篩選超過24,000個標題和摘要時表現準確且敏感，並展現了推理能力並修正錯誤。這些人工智慧模型有潛力優化審查流程、節省時間，並提升臨床研究品質，而非取代研究人員。 PubMed DOI

研究發現使用ChatGPT在放射學文獻篩選上有潛力，能快速且省時，但準確度仍需提升。未來需進一步研究改善其表現，確保在各醫學領域皆可靈活運用。 PubMed DOI

大型語言模型如ChatGPT在醫學研究中被廣泛運用，尤其在系統性回顧上。它們可協助加速回顧流程，包括問題定義、文獻檢索、篩選和資訊提取，省時且效率提升。然而，使用時需確保報告透明、區分真假資訊，並防範學術不端。本文探討了大型語言模型在系統性回顧中的潛力，討論了優勢、限制和未來研究方向，以指導相關作者。 PubMed DOI

這項研究探討了一種三層篩選方法，利用GPT-3.5和GPT-4來提升雙相情感障礙治療的系統性回顧中標題和摘要的篩選效率。篩選分為三個層次：研究設計、目標患者及介入措施。結果顯示，GPT-4在敏感性和特異性上表現良好，顯示其在系統性回顧中的應用潛力。未來研究可考慮將此方法擴展至其他領域，以評估其更廣泛的有效性。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在系統性回顧和統合分析中的摘要篩選效果。研究人員使用Python腳本，與多種LLMs互動，包括ChatGPT 3.5和4.0、Google PaLM 2等，並將其表現與人類專家的納入決策進行比較。結果顯示，ChatGPT v4.0的準確率超過90%，顯示其在摘要篩選上的潛力。雖然LLMs尚無法完全取代人類專家，但能顯著提升篩選效率，未來可能改變相關工作流程。 PubMed DOI

這篇文章探討了ChatGPT在系統性回顧和統合分析中的應用、風險及建議。研究指出，ChatGPT在文獻篩選和資訊提取上表現不錯，但在偏見風險評估等複雜任務中則較弱，顯示人類專業知識的重要性。為了有效整合ChatGPT，需謹慎規劃和嚴格控管，並注意AI的錯誤現象。文章強調透明度和遵循倫理標準，建議研究者提升自我迭代、提示工程及批判性思維等技能，以增進AI的表現和人機合作的效率。 PubMed DOI

這項研究強調環境科學中創新研究方法的必要性，以應對氣候變遷和生物多樣性喪失等全球挑戰。由於現有文獻的複雜性，識別有意義的研究主題變得困難。傳統文獻計量學無法捕捉新興跨學科領域，但人工智慧（AI）和大型語言模型（LLMs）的進步提供了新機會。研究發現，GPT-3.5在分析環境科學前沿主題上表現更佳，顯示跨學科研究、AI和大數據對解決環境挑戰的重要性。LLMs可成為研究人員的寶貴工具，提供未來研究方向的靈感。 PubMed DOI

這項研究探討了利用AI模型，特別是GPT-3、GPT-3.5和GPT-4，自動化污水流行病學文獻篩選，以提升綜合分析的效率。結果顯示，GPT-4在識別原始數據論文方面表現優異，精確度達0.96，召回率為1.00，超越目前的人工篩選標準。不過，這些模型在準確識別相關取樣地點上仍有挑戰，顯示人類監督的重要性。研究強調模型設計的謹慎性，建議AI輔助篩選能提升WBE研究效率，但仍需人類介入以確保準確性。 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

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