目的 了解护生对大语言模型聊天机器人的使用体验,为规范使用大语言模型聊天机器人提供参考.方法 采用描述性质性研究方法,以目的抽样法选取15名来自4所医学院校的护生进行半结构式访谈.使用内容分析法对访谈资料进行分析、归纳并提炼主题.结果 共提炼出4个主题:使用体验感多样化;使用场景差异化;使用潜在问题;自我感知需求和期待.结论 护理教育和管理者应引领护生树立正确使用大语言模型价值观,制定相关使用准则规范其使用,还须加强培训和护理伦理建设,促进大语言模型在护理教育中的创新融合.

虚拟医疗的快速发展导致患者接收的信息量激增，伴随而来的是医疗专业人员更多的工作量及职业倦怠。人工智能（AI）助手或能协助拟定回复患者问题的草稿，并由临床医师进行审核。该研究评估了2022年11月发布的AI聊天机器人助手（ChatGPT）对患者的问题提供高质量和具有同理心回答的能力。该研究随机抽取了来自公共社交媒体论坛（Reddit’r/AskDocs）的问题数据库中2022年10月的195次会话，一名已经过认证的医师回答了患者的问题。而聊天机器人的答案是在2022年12月22和23日通过将原始问题输入新的会话框来生成的。原始问题及匿名和随机排序的医师和聊天机器人的回答由具有执照的医疗专业人员团队进行3次评估。评估人员选择“谁的回答更好”，并对“提供的信息质量”（非常差、差、可接受、好或非常好）和“提供的同理心或对患者的态度”（没有同理心、略微有同理心、中度有同理心、有同理心和非常有同理心）进行评判，并对聊天机器人和医师的回答进行比较。585个评估中78.6%（95% CI：75.0%~81.8%）的评估者倾向于聊天机器人的回答。医师回答的平均（ IQR）单词数明显少于聊天机器人[52（17~62）比211（168~245）个单词， t=25.4， P<0.001]。聊天机器人的回答质量明显高于医师（ t=13.3， P<0.001）。例如，回答质量被评为好或非常好的比例聊天机器人高于医师（聊天机器人：78.5%，95% CI：72.3%~84.1%；医师：22.1%，95% CI：16.4%~28.2%）。这相当于聊天机器人回答质量达到好或非常好的比例为医师的3.6倍。聊天机器人的回答相对于医师的回答更具同理心（ t=18.9， P<0.001）。被评为有同理心或非常有同理心的回复比例聊天机器人高于医师（聊天机器人：45.1%，95% CI：38.5%~51.8%；医师：4.6%，95% CI：2.1%~7.7%）。这相当于聊天机器人有同理心或非常有同理心的回答比例为医师的9.8倍。在该研究中，聊天机器人对于在线论坛中关于患者问题的回答是高质量且具有同理心的。有必要在临床工作中进一步探索这项技术，例如使用聊天机器人起草回答的草稿，然后由医师进行编辑修改。随机试验可进一步评估使用AI助手是否可以改善应答，降低临床医师对于职业的倦怠，并改善患者的预后。

2022年11月30日，美国人工智能研究实验室OpenAI发布了聊天机器人程序ChatGPT(全称：Chat Generative Pre－trained Transformer)。作为人工智能技术驱动的自然语言处理工具，ChatGPT能够基于在预训练阶段所学习的模式和统计学规律来生成回答，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类那样聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。

目的:探讨并比较消化医护人员以及新型聊天机器人（ChatGPT和新必应）对消化内镜癌症筛查相关知识的知晓情况。方法:问卷共设置23个消化内镜癌症筛查相关问题，涉及消化道癌症的筛查年龄、高危因素、随访时间和消化内镜的优势和风险等。邀请消化医护人员通过电子问卷形式回答问题，应用ChatGPT和新必应对每个问题分别进行10轮回答。以所有问题答案的正确率作为主要研究终点。采用方差分析比较消化医护人员与新型聊天机器人回答消化内镜筛查癌症相关知识的正确率，采用单因素和多因素线性回归模型分析影响消化医护人员答题正确率的因素。结果:共76名消化医护人员（规培医师21名、消化专科护士28名、消化专科医师27名）答题结果被纳入分析。规培医师、消化专科护士、消化专科医师、ChatGPT和新必应的回答正确率分别为36.4%± 10.9%、34.5%±10.2%、52.2%±12.6%、46.3%±9.8%和67.1%±9.3%，差异有统计学意义（ F=22.6， P<0.001）。新必应回答正确率最高（ P<0.001）；ChatGPT正确率和消化专科医师相当（LSD- t=-1.398， P=0.166），均高于消化专科护士（LSD- t=2.956， P=0.004；LSD- t=5.955， P<0.001）和规培医师（LSD- t=2.402， P=0.018；LSD- t=4.951， P<0.001）；消化专科护士和规培医师正确率相当（LSD- t=-0.574， P=0.567）。与新必应相比，消化专科医师回答消化道癌症筛查不良事件、肠化生随访、结肠癌高危因素和筛查方法等问题的正确率低（ P<0.05），回答内镜不良事件和食管癌筛查方法问题的正确率高（ P<0.05）。多因素线性回归模型分析显示消化专科医师（ β=11.7， t=3.054， P=0.003）和问卷回答时间（≥7.6 min）（ β=7.8， t=2.894， P=0.005）是消化医护人员回答正确率的独立影响因素。 结论:与消化医护人员相比，新型聊天机器人——新必应回答癌症筛查相关问题的更准确，但在内镜不良事件问题和食管癌筛查方法问题回答方面表现不佳。

生成式人工智能(generative artificial intelligence,GenAI)是指利用复杂的算法、模型和规则,从大规模数据集中学习,并生成全新、有意义内容的人工智能技术,包括但不限于大型语言模型、聊天机器人等.近年,GenAI已在艺术创作、内容创作、图像和视频编辑、自然语言处理等多个领域得到一定应用.

快速发展的人工智能技术已经成为临床医学进步的重要工具，而OpenAI近来研发的聊天机器人程序ChatGPT，作为人工智能技术驱动的自然语言处理工具，已在多个临床学科获得初步探索和应用。例如，辅助临床医师归纳整理患者的疾病信息、自动生成医学影像报告等。ChatGPT还可以通过分析海量的文献信息辅助医师优化诊疗决策和指导学术论文写作。但是，还必须清醒地认识到其潜在的局限性及伦理问题。

人工智能聊天机器人是基于大语言模型来理解并生成自然语言文本的人工智能技术,其原理是通过训练大量书面信息来学习词句之间的关联模式,根据从海量数据中吸收的知识,高准确度地识别、总结、翻译、预测和生成文本及其他内容.

人工智能聊天机器人ChatGPT是使用深度学习技术、能对自然语言输入产生类似人类反应的一种大型语言模型(LLMs).它由OpenAI公司在2022.11开发,属于"生成预训练转换器(GPT)"模型家族的一种,目前可为公众所用.ChatGPT能够捕捉人类语言的细微差别和复杂性,生成适当的、与上下文相关的响应.它可以帮助医务人员完成各种任务,如研究、诊断、患者监护和医学教育,从确定研究课题到协助临床和实验室诊断,了解各自领域的新进展和科学写作.ChatGPT在眼科已吸引了越来越多的关注和广泛应用.然而,目前在这些任务中使用ChatGPT和其他人工智能工具仍存在一定的局限性、伦理和法律问题,如可信度、剽窃、版权侵犯和偏见.未来的研究将集中在开发新的方法来减轻这些局限性,同时发挥ChatGPT在医疗等相关方面的积极作用.

目的:设计基于Jieba分词的医疗设备信息查询一站式服务微信平台,以方便临床一线人员查询与梳理医疗设备信息相关资料、标准及各种资讯.方法:建立基于Jieba分词的微信平台系统架构,采用Python的Wxpy模块进行系统设计.使用Jieba分词进行消息处理,设计基于微信的聊天机器人,利用Python语句进行资料反馈和数据库查询.结果:基于微信的聊天机器人可提供设备管理相关资料的精准查询,能够在临床自然语言要求下,进行同质化答复管理.医疗设备资产库备有1万余条数据集,设定文件大小最大<10 M,查询设备资产的返回时间<2 s.结论:医疗设备信息查询一站式服务微信平台系统的设计,能够针对临床文字需求进行同质化答复,既可方便临床一线人员查询设备信息相关资料,还可有效提高医疗设备的管理效率.

弱道德人工智能试图通过采取信息增强的方式达到道德增强的目的.试图探索一种苏格拉底助手式的弱道德人工智能的可行性.从精神医学中使用的聊天机器人具体例子引入,在预设这种精神医学应用前景的基础上追问一般性的道德信息增强是否可行.进一步探究弱意义上的道德增强绕过动机这一做法的合理性,借助于梳理哲学中历来关于道德动机的论争,并经由动机伦理和康德式义务论视角来论证,指出弱道德人工智能设想中隐含的悖论,在结论部分尝试性地给出解决这一悖论的可能方案.