這項研究評估了健康照護學生對 ChatGPT 的使用情況，重點在於他們的認知、知識感知、風險感知、倫理考量及對教育中使用 ChatGPT 的態度。研究於2023年5至6月進行，涵蓋2,661名來自美洲各健康照護領域的學生。結果顯示，42.99%的參與者對 ChatGPT 不熟悉，知識中位數得分較低。大多數受訪者認為 ChatGPT 在倫理上是中立的，並對其在健康照護教育中的潛在益處持正面態度。研究建議醫學教育者應將聊天機器人技術納入健康照護教育，因學生對進一步了解此技術表現出濃厚興趣。 PubMed DOI

這項研究探討了將ChatGPT融入醫學教育的可行性，並強調AI能力對醫學生的重要性。52名醫學生參與了混合式學習課程，評估了使用ChatGPT的效果。主要發現包括：學生在整合ChatGPT的課程中滿意度和學習進展高，且對AI技能的重視程度上升。雖然學生對ChatGPT生成的病人資訊評價中等，但使用擴展提示後明顯改善。研究建議將ChatGPT納入醫學教育，以提升學習體驗並發展AI能力。 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

**引言** 人工智慧（AI）在醫學領域受到廣泛關注，尤其是大型語言模型（LLMs）如ChatGPT的興起，使其對醫學生更具可及性。本研究探討醫學生如何使用基於LLM的工具及其看法。 **方法** 2024年1月，佛羅里達大學醫學院對醫學生進行調查，評估他們對AI和LLM工具的使用情況及看法。 **結果** 102名受訪者中，69%每月至少使用一次這些工具，77.1%認為信息準確，80%有意在未來繼續使用。對AI有基本了解的學生更可能使用這些工具並進行信息交叉檢查。接觸過AI的學生對臨床決策中信任AI的可能性更高。 **結論** 基於LLM的聊天機器人已成為醫學生學習的重要資源，醫學生普遍對其持正面看法，並希望在課程中納入AI，以準備未來的實踐。 PubMed DOI

將AI工具如ChatGPT整合進醫學教育的趨勢逐漸上升，帶來高效的信息整合優勢，但對其準確性和可靠性仍有疑慮。2023年5至7月，研究團隊針對約旦醫學生進行問卷調查，發現61.5%的參與者對AI有了解，但不在臨床環境中。大多數學生（88.5%）知道ChatGPT，且86.9%認為它對醫學生有幫助，83.2%認為能快速總結複雜信息。然而，78.3%對其準確性表示擔憂。年輕及熟練度較低的學生使用頻率較高。未來應以證據為基礎，指導其在醫學教育中的應用。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT對醫學生教育的影響，顯示出其優點與挑戰。透過質性研究，收集學生如何利用ChatGPT進行學術活動的經驗及遇到的困難。雖然學生認為ChatGPT能增強科學研究和學習支持，但也對倫理、數據隱私及可能的濫用表示擔憂。研究強調需制定明確的指導方針，負責任地將AI工具整合進醫學教育，以確保其使用既有效又符合倫理。 PubMed DOI

最近一項研究調查了207名醫學生對於像ChatGPT這類人工智慧工具的認識與態度。結果顯示，66.7%的學生對ChatGPT有了解，但對其他AI工具的認識較少。大多數學生以非正式方式使用AI，主要當作搜尋引擎，且超過一半的人對AI技術感到不夠了解。他們希望獲得更多與未來醫生角色相關的訓練，特別是在AI應用於學習、一般知識及科學寫作方面。研究也發現性別和自我評估的學習表現存在差異，為未來研究提供了新方向。 PubMed DOI

這項研究調查了埃及的醫學生對於使用ChatGPT等聊天機器人的看法和實踐。透過社交媒體發放的匿名問卷，回收率高達96%，共614名參與者。大多數受訪者（78.5%）曾使用ChatGPT，對其看法（平均3.99）、態度（平均3.01）和實踐（平均3.55）均表現正面。雖然學生對ChatGPT有興趣和信任，但約一半人對其準確性有疑慮，且超過三分之二擔心在醫學教育中的濫用。研究建議在教育中使用AI時應遵循倫理指導方針，並呼籲進一步研究AI對學習的影響。 PubMed DOI

四川有1133位醫學生參與調查，發現大多數人都用過ChatGPT查資料或寫作業。雖然大家覺得這工具很有幫助，也願意繼續用，但對錯誤資訊和抄襲還是很擔心。整體來說，學生對ChatGPT在醫學教育的未來發展持正面看法。研究建議要加強AI素養教育、訂定明確規範，並建立支援系統，協助學生更負責任地使用AI。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT能有效分析醫學生訪談逐字稿，評估其對醫病關係的隱性態度，評分結果和專家高度一致，分類準確度也不錯（約0.8-0.85）。不過，ChatGPT抓到的重點片段較少，未來還需要用更多元的樣本來驗證。 PubMed DOI