這篇教學針對如何利用 ChatGPT 進行心血管研究的系統性文獻回顧，提供了詳細的步驟指引。從準備研究問題到篩選文獻，ChatGPT 能協助生成搜尋字串、審查標題和摘要，並幫助撰寫研究摘要。雖然它能提高效率，但使用者需注意可能出現的不準確性，並強調手動驗證的重要性。這些方法雖已在多個項目中成功應用，但仍有進一步發展的空間。保持警覺和持續改進是達成準確結果的關鍵。 PubMed DOI

這篇文章探討了ChatGPT在系統性回顧和統合分析中的應用、風險及建議。研究指出，ChatGPT在文獻篩選和資訊提取上表現不錯，但在偏見風險評估等複雜任務中則較弱，顯示人類專業知識的重要性。為了有效整合ChatGPT，需謹慎規劃和嚴格控管，並注意AI的錯誤現象。文章強調透明度和遵循倫理標準，建議研究者提升自我迭代、提示工程及批判性思維等技能，以增進AI的表現和人機合作的效率。 PubMed DOI

ProtChat是一個創新的AI多代理系統，專門用於蛋白質分析，結合了蛋白質大型語言模型和像GPT-4這樣的技術。它能自動化複雜任務，如預測蛋白質特性和分析蛋白質-藥物相互作用，大幅減少人力需求。即使沒有計算背景的研究人員也能輕鬆使用，提升分析效率。實驗結果顯示，ProtChat能快速且準確地處理蛋白質相關任務，為計算生物學和藥物發現開創新機會。其程式碼和數據已在GitHub上公開，鼓勵更多人探索應用。 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

這項研究探討了人工智慧工具，特別是ChatGPT和Google的Gemini，在協助醫療專業人員評估懷疑神經遺傳疾病患者的表現。研究中提出了九十個問題，涵蓋臨床診斷和遺傳風險等主題。結果顯示，ChatGPT的準確性優於Gemini，但兩者都存在診斷不準確和虛假信息的問題。雖然這些AI工具在支持臨床醫生方面有潛力，但使用時需謹慎，並應與專業醫生合作，以確保評估的可靠性。 PubMed DOI

這段文字探討大型語言模型（LLMs）如ChatGPT在生物資訊學，特別是基因組學中的限制，提到資料檢索不佳、幻覺及序列操作錯誤等問題。為了解決這些挑戰，作者提出NagGPT作為LLMs與資料庫的橋樑，幫助精煉查詢並提高資訊準確性。此外，還介紹了Genomics Fetcher-Analyzer，這個自訂GPT能讓ChatGPT生成並執行Python程式碼，進行生物資訊學任務，並使用各種基因組資料庫的資料。整體目的是增強ChatGPT在生物資訊學的功能，提升事實準確性和遵循指示的能力。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs），像是ChatGPT，已經徹底改變了學術界的科學寫作與研究，提供了全方位的支援。生成式人工智慧（GAI）工具在假設形成、方法設計、數據分析到手稿準備等各階段都有所改善。這篇評論專注於LLMs在血液學研究中的應用，特別提到提示工程和檢索增強生成（RAG）框架等技術。這些技術能幫助研究人員創造更準確的內容，並降低錯誤資訊的風險。儘管GAI工具提升了研究質量，但也強調了科學誠信、倫理考量及隱私保護的重要性。 PubMed DOI

這篇論文強調，把 ChatGPT 融入大學生物課程，能讓沒寫過程式的學生，靠生物知識下指令，請 ChatGPT 產生 Python 程式來分析基因體資料。這不只縮短生物和資訊的落差，也讓學生有機會做出能發表的研究，進一步推動基因體學等領域發展。 PubMed DOI

這項研究發現，基本版 ChatGPT 在生物醫學文獻搜尋的表現不如 Google 和 PubMed，即使加上插件或自訂功能也還有不少限制。每種搜尋情境都有不同挑戰，顯示對話式 AI 雖有潛力，但目前還不夠成熟，未來在科學研究應用前需要更全面的評估。 PubMed DOI

這篇文章說明，ChatGPT 融入醫學教育後，讓學生能更快取得資訊、享有個人化學習，還能協助課程設計和臨床模擬訓練，提升推理能力。雖然帶來許多好處，但也提醒要謹慎導入、持續驗證，並訂定規範，確保安全有效地應用在醫學教育上。 PubMed DOI