這項研究探討生成式人工智慧（GenAI），特別是ChatGPT和Bard，在數位健康介入中對文本數據質性分析的影響。研究分析了40條針對HIV患者的SMS提醒，發現GenAI與人類編碼者的主題一致性為71%，但在演繹分析中，ChatGPT降至50%，Bard為58%。雖然GenAI能顯著縮短分析時間至20分鐘，但在人類編碼者在細緻主題識別上表現更佳。研究建議結合人類洞察與AI效率，以提升質性研究的效果，並強調未來需關注AI使用的倫理問題。 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

這項研究探討了人工智慧，特別是ChatGPT，如何與人類編碼結合，分析LGBTQ+患者的醫療經驗反饋。研究者希望透過這種混合方法，找出關鍵主題，如肯定性護理、醫療提供者的教育及溝通挑戰。雖然ChatGPT加速了編碼過程，但人類監督仍然對維持數據的完整性和上下文準確性非常重要。這種創新方法不僅提升了對患者反饋的分析，還提供了改善患者與醫療提供者互動的寶貴見解，並且是首個在此背景下結合AI與人類分析的研究。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4在分析日文質性訪談時，對於簡單、描述性的主題表現跟人類差不多，但遇到有文化或情感層面的議題就明顯不如人類。AI適合協助基礎主題辨識，但要深入解讀還是得靠專家。研究也提醒，AI在非英文環境還有進步空間，使用時要注意倫理和法律問題。 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

這篇論文探討 ChatGPT 4-Turbo 在質性資料分析、特別是紮根理論編碼上的應用。結果顯示，ChatGPT 能提升編碼效率並帶來更多元的編碼，但在理解深層意義、脈絡和編碼連結上，還是比不上人工。作者也提醒使用 AI 有其限制，並給質性研究者一些建議。 PubMed DOI

生成式 AI 工具如 ChatGPT、Claude、Gemini，正快速改變婦產科研究，能加速假說產生、文獻回顧、資料分析與論文撰寫，也有助於教育及未來臨床決策。但風險包括產生錯誤、假文獻、隱私疑慮及過度依賴。建議加強人工監督、查核資料、保護隱私並記錄提示。只要妥善管理，AI 可提升研究效率與品質，但仍需持續監控其準確性與影響。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT在心理諮詢上的專業度、同理心和人性化表現，跟人類諮商師差不多。不過，AI還是能被辨識出來，主要差異在語境、句子結構和情感表達。研究也提醒要注意透明度、隱私和倫理問題。總結來說，ChatGPT有潛力協助心理健康，但還有不少實務和倫理挑戰要解決。 PubMed DOI

生成式AI像ChatGPT未來可協助醫療文件處理，減輕醫師行政負擔並提升紀錄標準化。不過，這也帶來偏見、臨床判斷影響、醫病關係改變等倫理疑慮，且出錯時責任歸屬不明。建議應主動告知病人、醫師審查AI草稿、訂定規範及錯誤通報機制，並強化多元訓練資料與醫學教育。 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