在護理教育和醫療保健中引入人工智慧技術，如ChatGPT，展現出提升各方面的潛力。研究團隊針對176位護理學生、護理人員及教育者發放問卷，評估他們對人工智慧影響的看法。結果顯示，人工智慧可改善護理品質、增強診斷過程及提高工作滿意度，但也引發對批判性思考機會減少及醫療人員互動減少的擔憂。總體而言，雖然人工智慧有潛力，但需解決其潛在缺點，以確保在醫療和教育中的平衡實施。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT在護理教育中的應用，透過系統性回顧和文本網絡分析來分析護理學生的反應。研究期間為2024年1月20日至23日，最終納入46篇文章，發現四個主要主題：學術寫作、醫療模擬、數據建模和個人發展。情感分析顯示，48%的回應對ChatGPT持正面看法，31%負面，21%中立。結果強調了ChatGPT在護理教育轉型中的潛力，並呼籲負責任地使用AI工具以提升學生技能，並維持道德標準，並建議進一步研究。 PubMed DOI

本研究透過文獻計量分析，探討人工智慧（AI）在護理教育中的應用熱點與趨勢。分析截至2023年10月的Web of Science文獻，發現過去三年內相關文章數量持續上升，主要貢獻者為美國、新加坡國立大學及大田純教授。研究識別出十個高頻關鍵詞，並將熱點分為三大領域：AI增強的模擬機器人、機器學習與數據挖掘，以及自然語言處理。未來研究將聚焦於擴展AI應用、評估教育成果及處理倫理問題，建議探索技術應用及跨學科合作，以促進AI在護理教育的發展。 PubMed DOI

這項研究透過分析過去25年《醫學網路研究期刊》的出版物，探討數位健康研究的演變與趨勢。從PubMed檢索到8,068篇論文，並運用自然語言處理方法評估關鍵字。結果顯示，JMIR的出版量持續上升，2020年達到高峰，美國貢獻最多，中國則顯示顯著增長。研究主題已從早期的網路健康轉向COVID-19及機器學習等技術。預測未來幾年，人工智慧、數位健康和心理健康將成為重點，顯示數位醫學的持續演變。 PubMed DOI

過去十年，醫療保健領域的人工智慧技術進步顯著，特別是自2022年11月推出的ChatGPT。這款AI聊天機器人在護理教育、研究和實踐中受到關注，但使用模式仍不明確，因此進行了一項文獻回顧。 這次回顧採用Cochrane方法，系統性搜尋多個資料庫，納入十七項研究，主要集中在護理教育。研究結果顯示，雖然有些證據支持ChatGPT的應用，但仍不具結論性。研究強調需解決倫理問題並推動持續教育，並呼籲進一步研究以了解其在護理環境中的影響。 PubMed DOI

ChatGPT的出現讓護理領域的研究顯著增加，顯示其在臨床護理中的潛力。儘管初步結果令人鼓舞，但缺乏全面的分析。本研究旨在描繪ChatGPT在護理的發展趨勢，並建立整合框架。我們與圖書館員合作，分析了81篇相關文章，發現研究數量持續增長，主要期刊為《歐洲心血管護理期刊》。美國、英國和中國是主要貢獻者，研究主題包括人工智慧應用和護理教育。雖然有國際合作，但作者間的合作仍有限，強調護理人員需共同探索ChatGPT的應用。 PubMed DOI

本研究探討人工智慧（AI）輔助的心理社會介入現狀，分析2007至2024年間在Web of Science發表的207篇文章。主要發表來源為*Journal of Medical Internet Research*，美國在研究活動中表現突出。研究主題包括*機器學習*、*心理健康*、*認知行為療法*及*個性化*，自2020年以來對AI驅動療法的興趣逐漸上升，特別是像ChatGPT的工具。這顯示未來心理健康照護將更個性化與創新，並強調了進一步研究的必要性。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在醫學領域的應用已顯著提升醫療服務與病人結果。本研究分析了2019年至2023年間AI在醫學的發展，使用Web of Science核心合集進行文獻計量分析，並運用VOSviewer和R-bibliometrix工具探討出版趨勢、作者及關鍵字使用情況。 研究發現包括：共識別1,811篇文獻，來自97國的3,583機構，主要貢獻者為美國，哈佛醫學院出版數量最高。《醫學網路研究期刊》因其高引用率而受到重視。四大關鍵字集群為數位健康中的AI、COVID-19與ChatGPT、精準醫療及公共衛生流行病學，顯示AI在病人健康風險討論中的重要性。 PubMed DOI

這篇研究用文獻計量分析回顧AI和生成式AI在牙醫教育的發展，發現2021年後相關研究快速增加，美國貢獻最多，發表最多的期刊是《Journal of Dental Education》。討論重點有大型語言模型、聊天機器人和臨床決策支援系統。雖然已有具影響力的論文，但還需要更多實證研究，特別是在個人化學習和實作訓練的應用。 PubMed DOI

這篇研究用文獻計量分析，整理2022年底到2023年底間3,411篇AI生成內容（AIGC）在醫療領域的論文，發現相關研究快速成長，美國和哈佛大學發表最多。熱門主題包括AIGC的影響、適用性和大眾看法。研究建議未來要加強規範、優化資訊服務、釐清AIGC角色，並推動醫療大型語言模型發展。 PubMed DOI