本研究调查了使用 ChatGPT 将放射学报告翻译成简明语言以提高医疗保健的可行性，并将 ChatGPT 与 GPT-4 进行比较，结果发现 GPT-4 可以显著提高翻译的质量。

Mar, 2023

在使用真实的大型电子病历数据库进行两项分析后，发现 ChatGPT 和 GPT-4 可以通过思路链和几次提示，准确地完成疾病分类任务，并为卫生保健工作者提供诊断辅助，但是这些模型目前存在错误陈述、忽视重要医学发现、推荐不必要的调查和过度治疗等问题，并伴随有隐私问题，因此仍不适用于现实世界的临床使用。不过，与传统机器学习工作流程的配置相比，这些模型所需的数据和时间较少，突出了它们在卫生保健应用中的可扩展性潜力。

Jul, 2023

本研究评估了使用 ChatGPT 回答医学问题的可靠性，结果发现 ChatGPT 的答案更加上下文相关，代表着较好的演绎推理模型。ChatGPT 等语言学习模型可以成为 e-learners 的宝贵工具，但研究表明还有提高其准确性的空间。

Jun, 2023

本论文讨论了在线医学诊断相对传统医生就诊日益普及的情况，强调了现有工具的局限性，并强调了 ChatGPT 的优势，该工具可以提供实时个性化的免费医学诊断。该研究总结了一个评估 ChatGPT 在阿拉伯医学诊断中性能的研究，该研究涉及编制一组疾病信息的数据集，并使用不同的提示技术为每种疾病生成多条消息。通过衡量 ChatGPT 的响应与实际疾病之间的相似度来评估其性能。结果显示出有希望的表现，相似度测量的平均分数约为 76％。采用了各种提示技术，其中链式提示显示出相对优势。该研究还记录了 ChatGPT API 的平均响应时间为 6.12 秒，虽然可以接受，但还有改进的空间。尽管 ChatGPT 不能完全取代人工医生，但研究结果表明其在紧急情况和解决一般医学咨询方面具有潜力。总体而言，该研究凸显了 ChatGPT 作为医学领域有价值工具的可行性。

Mar, 2024

该研究评估了在阿拉伯语中使用经过微调的 ChatGPT 模型作为个人医疗助手的潜力，并通过自动评估和人工评估证明它在医疗援助方面具有光明前景。

Dec, 2023

研究了人工智能 GPT4 和 GPT3.5 模型在诊断复杂临床病例时的准确性，结果发现模型在多次尝试后能够正确提供正确的诊断和必要的诊断测试，但在复杂、开放性的情况下存在局限性，未来研究应集中于评估模型在更大数据集上的性能和探索增强临床决策的人机协作策略。

May, 2023

研究通过临床模拟场景中与医学专业人员的互动评价 GutGPT 对医生接受和信任人工智能临床决策支持系统（AI-CDSS）的影响，结果显示 GutGPT 在技术接受度上产生了不同的效果，但在模拟性能方面则改善了内容掌握能力。该研究表明，如果实施得当并与交互界面配对，GutGPT 等大型语言模型可以提升有效的 AI-CDSS。

Dec, 2023

评估 ChatGPT 在门诊指导中提供的回复一致性，包括版本内回复分析和版本间比较，结果表明 ChatGPT-4.0 的内部回复一致性显著高于 ChatGPT-3.5，并且两者的最佳推荐都具有中等一致性。然而，版本间的一致性相对较低，指示两个版本之间几乎没有匹配的推荐。此外，只有 50％的最佳推荐在比较中完全匹配。ChatGPT-3.5 的回复更可能是完整的，相较于 ChatGPT-4.0，这表明两个版本之间存在信息处理和回复生成的可能差异。这些发现提供了关于 AI 辅助门诊运作的见解，同时也促进了对 LLM 在医疗利用中的潜力和限制的探索。未来的研究可能会根据人体工程学和人因原则，精确地根据有效门诊分诊的特定需求，谨慎优化 LLM 和 AI 在医疗系统中的整合。

Apr, 2024

本文探讨了 ChatGPT 在科学写作、数学、教育、编程和医疗保健等不同领域作为自动化助手的能力，重点介绍了其增强生产力、简化解决问题流程和提高写作风格的潜力以及与过度依赖 ChatGPT 可能带来的潜在风险，而作者提出了使用流程建议，对输出进行独立验证，并建议专家使用该工具。

Jun, 2023

本研究旨在通过构建数据集、分析文本语言特征和设计机器学习方法，从伦理角度研究医学应用场景下人工智能生成文本的可靠性及误差。结果显示，ChatGPT 生成的医学文本普遍存在可读性高、专业术语泛化等问题，而利用 BERT 模型检测 ChatGPT 生成的医学文本效果显著。

Apr, 2023