這項研究評估了安徽醫科大學醫學生對大型語言模型（LLMs），如ChatGPT的理解與使用情況。調查於2023年12月至2024年1月進行，共發放1,774份問卷，回收有效回應1,718份，回應率達96.84%。 主要發現包括：34.5%的學生使用過LLMs，男性、大三學生及公共衛生管理專業的學生對LLMs理解較好。男性和護理專業學生對LLMs的信任較高，且男性與大三學生在輔助學習中使用LLMs更普遍。大多數學生對LLMs持中立態度，只有3%持悲觀看法。研究指出，性別、年級和專業影響醫學生對LLMs的理解與使用，建議將這些模型整合進醫學教育中以提升教學效果。 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

這項研究透過電話訪談，調查印度醫學生對大型語言模型（LLMs）在醫學教育中的看法。25名學生的回應經過分析後，整理出三個主要主題：使用情境、增強學習和LLMs的限制。學生們表示，LLMs幫助他們澄清複雜主題、尋找客製化答案、解決選擇題、創建簡化筆記及簡化作業。他們欣賞這些工具的易用性和省時優勢，但也擔心不準確性、可靠性和隱私問題。學生強調需要培訓，以有效整合LLMs進醫學教育。總體而言，LLMs有潛力提升醫學教育，但需解決挑戰以發揮其優勢。 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

這項研究調查了印度醫學教育中教師對大型語言模型（LLMs）的使用情況。從2023年12月到2024年3月，396位醫學教育者參與了線上問卷，平均教學經驗超過四年。結果顯示，雖然85%的教師知道ChatGPT，並認識到LLMs在簡化主題和生成教育材料的潛力，但實際使用仍偏低。29%的受訪者從未使用過LLMs，47%的人很少用於教學。研究強調需要培訓，以幫助教育者更好地整合LLMs進入教學中。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLM）如ChatGPT對研究生情感和心理健康的影響。透過對23名大學生的訪談，結果顯示雖然使用者欣賞這些AI工具的功能，但也面臨焦慮、依賴和對未來的悲觀等負面影響。研究指出，使用LLM的好處與情感成本並存，顯示對學生心理健康的影響具有「雙刃劍」的特性。 PubMed DOI

這項研究顯示大型語言模型（LLMs），像是GPT，在學術界，特別是醫學領域的使用越來越普遍。調查訪問了來自59個國家的226位參與者，結果發現87.6%的人對LLMs有了解，且這些人發表的論文數量較多。雖然18.7%的人使用LLMs處理語法和格式，但許多人並未在作品中說明。大多數人（50.8%）認為LLMs將對未來有正面影響，尤其在編輯和文獻回顧方面，但也有呼籲制定規範以防止濫用的聲音，強調了建立倫理指導方針的必要性。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）如ChatGPT與傳統搜尋引擎如Google在獲取健康資訊的使用情況。調查顯示，95.6%的人使用搜尋引擎查詢健康問題，但只有32.6%的人使用LLMs。男性、黑人和亞裔更常使用LLMs，且健康狀況較好和技術熟練度高的人也較常使用。 後續調查中，大多數LLM使用者仍偏好搜尋引擎，認為LLMs的實用性不如搜尋引擎，但對其負面感受較少，認為LLMs更具人性化。總體來看，搜尋引擎仍是主要工具，但LLMs的正面評價顯示其未來增長潛力。 PubMed DOI

調查顯示，大型語言模型（LLMs）能提升醫療工作效率，多數用過的人都給予正面評價。不過，醫護人員、年長者和女性對於導入LLMs較為保留，主要擔心實用性和工作影響。年輕男性則較看好LLMs的幫助。大家普遍認為，未來LLMs會改變工作和人際互動，因此需要有完善的教育和支援，才能讓醫療界公平、安全地導入這項新技術。 PubMed DOI

一份針對42國心理健康研究人員的調查發現，約七成會用大型語言模型（像是ChatGPT）來校稿或寫程式，年輕研究人員用得更多。大家覺得LLM能提升效率和品質，但對準確性、倫理和偏見還是有疑慮。多數人希望有更多訓練和明確指引，確保負責任且透明地使用這些工具。 PubMed DOI