這項研究評估了ChatGPT在評估科學文章時模仿人類評論者的能力。它分析了ChatGPT對20篇醫學研究文章的評論與人類評論者之間的一致性。結果顯示，ChatGPT與人類評論者的一致性程度不同，並且有限的能力完全複製人類的反饋。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT在質性內容分析中的應用，特別針對減少糖分攝取的論壇貼文。研究人員分析了537篇貼文，評估ChatGPT在自動化分析中的有效性。結果顯示，ChatGPT的提取準確度介於66%到88%之間，並且在開發歸納編碼方案方面表現良好。雖然它在協助質性分析上展現潛力，但研究強調需進行多次迭代以確保分析的可靠性。總體而言，ChatGPT作為輔助工具的潛力值得進一步探索。 PubMed DOI

這項研究探討了使用OpenAI的ChatGPT（版本3.5和4.0）來協助分析患者在社區眼科診所的訪談逐字稿。傳統質性研究耗時且繁瑣，研究人員比較了ChatGPT與人類研究者識別的主題。分析三份逐字稿後，研究者找出六個主要主題，並發現ChatGPT的分析時間顯著縮短，版本3.5約11.5分鐘，4.0約11.9分鐘，而人類需240分鐘。ChatGPT生成的主題與研究者的一致性介於66%到100%，顯示出其在質性研究中的潛力與效率。 PubMed DOI

大型語言模型如ChatGPT正在改變臨床研究，提升內容創作及數據分析的能力。不過，將這些工具融入學術寫作仍面臨挑戰。本文探討在臨床研究中使用AI的實用策略，並考量倫理問題。強調安全有效使用生成式AI的例子，並指出確保AI結果在學術上可靠的重要性。雖然AI能簡化重複性任務，但無法取代作者的批判性分析。仔細審查AI生成的文本，確保與作者見解一致，並解決抄襲檢測及倫理使用的挑戰。 PubMed DOI

這項研究評估了OpenAI的AI對話工具ChatGPT在數據分析中的有效性，特別是探索性因素分析（EFA）。研究人員生成了不同條件下的模擬數據，並在兩次不同時間點使用ChatGPT-4進行分析，與R語言的結果進行比較。結果顯示，ChatGPT在計算任務上表現良好，尤其是KMO值和因素載荷的計算，但在確定多維結構時存在一些偏差。因此，研究人員在依賴AI進行決策時應保持謹慎。總體而言，ChatGPT在簡單計算任務上顯示出潛力。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT在醫學教育質性研究中進行主題分析的應用。由於質性分析複雜且耗時，研究評估了ChatGPT的有效性並與人類分析師比較。結果顯示，ChatGPT在大多數領域表現良好，但在可轉移性和分析深度上有所不同。六個關鍵主題包括：與人類結果的相似性、正面印象、數據連結清晰、提示影響、缺乏背景描述及理論基礎。雖然ChatGPT能有效識別關鍵數據，但深入分析仍需人類參與以增強深度。 PubMed DOI

這項研究用 ChatGPT 來自動分析產科醫療訪談內容，讓原本很花時間的質性編碼流程變得更有效率。ChatGPT 的編碼準確率超過八成，還能省下八成以上的時間。不過，AI 在主題分析上雖然有潛力，但準確性、偏誤和隱私等問題還需要再加強和研究。 PubMed DOI

這項研究用 ChatGPT 來自動分析產科醫療人員的訪談內容，讓原本很花時間的質性編碼流程變得更有效率。ChatGPT 的編碼準確率超過八成，還能省下八成以上的時間。不過，準確性、偏誤和隱私等問題還沒完全解決，未來還需要更多研究來克服這些挑戰。 PubMed DOI

ChatGPT 可以用來做健康研究的質性資料分析，而且它的分析流程跟傳統相反，會先抓大主題再細分。文章介紹三步驟：「先問大方向問題、再問細節、最後檢查資料支持度」，並用照顧認知障礙者的焦點團體做示範。這種方法可能會改變傳統質性分析的做法。 PubMed DOI

這項研究發現，利用 ChatGPT 進行現象學分析，不僅能處理大量質性資料，還能維持分析深度。透過自訂提示詞，AI 能有效整理與詮釋人類經驗，展現成為意識研究輔助工具的潛力。不過，方法還需優化，才能更精確掌握細微差異。 PubMed DOI