這項研究探討了ChatGPT-4在文獻回顧中的有效性，特別是在醫療法律背景下醫生與病人之間的關係。分析了由GPT-4生成的文獻回顧與人類研究者撰寫的回顧，並根據準確性、反應時間等標準進行比較。結果顯示，GPT-4在反應時間和知識廣度上表現優異，但在深入理解和情境相關性上較弱。研究強調，雖然GPT-4可作為初步工具，但仍需專家評估以提升學術成果的準確性和情境豐富性，特別是在醫學研究領域。 PubMed DOI

大型語言模型有潛力改變科學數據的分析與溝通，但在準確性上仍有挑戰。洛瑞特腦研究所與塔爾薩大學開發的LITURAt系統，透過整合外部數據檢索和分析工具，旨在提供可靠的輸出，讓專家與非專家都能輕鬆使用。研究顯示，LITURAt在查詢一致性和準確性上表現優異，能改善科學數據分析的可及性。儘管有些限制，LITURAt仍顯示出促進數據驅動見解民主化的潛力。 PubMed DOI

您開發了一個大型語言模型（LLM）輔助的系統，專門用於健康技術評估（HTA）的系統性文獻回顧（SLR）。這個系統包含五個模組，從文獻搜尋到數據總結，並具有人機協作的設計，能根據LLM與人類審查者的意見調整PICOs標準。經過四組數據評估，系統在摘要篩選中表現優異，達到90%的敏感度和82的F1分數，顯示出與人類審查者的高一致性。這個AI輔助系統有潛力簡化SLR過程，降低時間和成本，並提升證據生成的準確性。 PubMed DOI

歐洲人工智慧法案要求針對AI系統提供具體技術文件，對中小企業來說挑戰不小，因為需要專業法律和技術知識。本研究探討了像ChatGPT和合規工具DoXpert如何幫助軟體開發者滿足這些要求。透過開源高風險AI系統的案例研究，並與法律專家合作，評估工具生成的文件與專家意見的一致性。結果顯示部分一致，ChatGPT表現有顯著問題，而DoXpert的評估與專家判斷有中等相關性。研究強調AI工具與人類專業知識合作的潛力，有助於減輕合規負擔，促進負責任的AI發展。 PubMed DOI

這項研究評估了自訂的GPT-4模型在醫學文獻數據提取和評估方面的表現，以協助系統性回顧。研究團隊創建了四個專門模型，針對研究特徵、結果、偏見評估及風險評估進行分析。結果顯示，GPT-4在數據提取的符合率達88.6%，且在2.5%的情況下準確性超過人類評審。在偏見評估方面，GPT-4的內部一致性公平至中等，外部一致性則優於人類評審者。整體而言，GPT-4在系統性回顧中展現出潛在的應用價值。 PubMed DOI

近年AI和NLP技術大幅提升生命科學領域的文本分析效率，像NER、知識圖譜和大型語言模型各有優缺點，適合不同生物資料。選擇技術時要依應用需求調整。隨著科學文獻暴增，研究人員面臨更多機會與挑戰。 PubMed DOI

這項研究比較AI（ChatGPT和scite Assistant）和人類寫的科學論文，評估正確性、可讀性和被接受度。結果顯示，人類寫的論文品質最高，尤其是跟骨骨折主題。AI寫的論文內容大致正確，但引用準確度不一，ChatGPT表現較好。結論是AI能輔助科學寫作，但還是需要嚴格查證，才能確保內容正確。 PubMed DOI

這篇研究回顧了LLM在自動化科學文獻回顧的應用，分析了172篇論文。多數專案用ChatGPT或GPT系列，特別在文獻搜尋和資料擷取上表現比BERT好。不過，實際上很少有論文註明用LLM協助。雖然LLM處理數值資料還有些限制，但未來很可能會大幅改變文獻回顧的流程。 PubMed DOI

這項研究比較GPT-4 Turbo和Elicit兩款AI工具，從33篇社區型漁業管理論文中擷取質性資料的表現。結果發現，AI在抓取情境性資料時表現不一，但有時能和人工審查者一樣好。整體來說，AI可協助文獻回顧，但還是需要人工把關，顯示AI有潛力但目前仍有限制。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4在協助篩選食道切除術併發症危險因子的文獻時，和人工審查者的判斷一致率高，尤其在標準較寬鬆時表現更好。雖然標準嚴格時準確率會下降，但GPT-4仍能有效簡化流程並提供決策依據。未來建議進一步比較不同模型及應用於其他審查步驟。 PubMed DOI