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。

目的:分析我国分娩镇痛相关网络科普教育资料现状。方法:根据搜索引擎用户习惯，检索并筛选分娩镇痛相关资料。由3位麻醉科医师对内容覆盖率、准确率进行评价，利用中文版患者教育资料印刷品评估工具(C-PEMAT-P)从医学文本角度对可理解性及可操作性进行主观评估。采用组内相关系数(ICC)法对3位麻醉科医师的评价结果进行一致性分析。采用机器学习联合ChatGPT-4.0方法建立中文可读性分级模型，从中文文本角度对纳入资料的阅读难易程度进行客观评估。结果:共检索到97篇网页资料，共21篇资料纳入研究。分娩镇痛禁忌证的内容覆盖率仅62%(13/21)；准确率在90%以上的网页资料构成比为71%(15/21)；易于理解的网页资料构成比为81%(17/21)，具有指导意义的网页资料构成比为5%(1/21)。对于内容覆盖率、准确率、可理解性及可操作性一致性评价的ICC值分别为0.975、0.833、0.758和0.773( P<0.001)。适合义务教育水平(可读性评分2分)读者的网页资料构成比为5%(1/21)，适合高中及以上教育水平(可读性评分为3分)读者的网页资料构成比为43%(9/21)。 结论:我国分娩镇痛相关网络科普教育资料数量多，但质量有待提高。未来应开展"麻醉学＋语言学"合作模式，为患者提供内容更全面、准确更高、更适合孕妇理解的科普教育资料。

目的:探讨ChatGPT技术对医学科研管理的影响与挑战，旨在为更好地迎接人工智能产生的科学研究范式变革提供参考。方法:通过文献研究和案例测试，结合ChatGPT主要特点，对ChatGPT技术在医学科研管理的可能应用前景、面临的风险和挑战进行分析。结果:从医疗机构和医学科研管理者的角度提出应对策略和建议。结论:ChatGPT技术在医学科研管理中将有广阔的应用前景，也将带来新的风险和挑战，应顺应趋势，积极面对，健全法律法规和制度规范，加强研究和监管，同时提高医学科研管理人才队伍的能力和素质。

目的:分析ChatGPT在医学科研管理领域的发展前景以及应用的可行性。方法:查阅文献，进行汇总分析。结果:本文阐述了ChatGPT的应用涉及医学科研项目的有序化推进、科研管理人员的工作模式、科研管理平台的发展等。结论:ChatGPT的发展使其在医学科研管理工作中既有其独特的优势，同时也存在一定的不足之处，需要合理认识并科学运用。

最近的新闻，最火爆的是ChatGPT！这到底是像互联网出现时的革命性变革、还是资本的炒作？大家远未达成共识。对此，既不能捧为神话，也不能掉以轻心。毕竟对于某些行业，ChatGPT的出现是摧毁性的，特别是对于没有特长的普通人的工作岗位。而对于医学理论研究的发展和医学临床实践，特别是对于我们胃肠外科的发展有何影响？仁者见仁、智者见智。我谈点自己对于未来的一些想法。

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ChatGPT相关文献的研究热点，为推动护理教育教学改革提供参考。方法:采用CiteSpace软件对源于Web of Science核心合集数据库和中国知网纳入的ChatGPT相关文献进行计量学分析，包括发文国家、作者、机构、共被引期刊和关键词聚类等。结果:共纳入651篇英文文献和1 572篇中文文献。各国作者和机构存在一定合作；文献共被引期刊最多的为 Nature；研究热点主要围绕教育教学、智能传播和数字经济。 结论:基于ChatGPT的相关研究迅速攀升，各国之间的合作需进一步加强，研究人员已将ChatGPT应用于教育教学和传媒行业，以及推动数字经济发展。建议护理教育工作者未来可探索ChatGPT在虚拟仿真教学、智能教学评价以及智能问答平台等方面的应用，为推动数智教育提供参考。

大数据方法和技术发展日新月异，给临床诊疗提供了越来越多的新的思路和方法。大语言模型的出现使得人机交互式的对话和复杂的医疗场景下的应用成为了可能。重症医学是一个连续动态目标性治疗的过程，这个过程中产生的庞大数据需要通过模型进行整合与优化并在临床应用，在教学模拟中互动，在科学研究中助力。使用以生成式预训练转换模型（ChatGPT）为代表的大语言模型可初步实现在重症疾病的诊断、死亡风险预测和病案管理方面的应用。同时ChatGPT的时空局限性、幻象和伦理道德问题应运而生。ChatGPT在未来的重症医学诊疗中可能会发挥巨大作用，但目前需要结合更多的重症医学临床知识储备并谨慎对待其作出的结论进行判断。

人工智能越来越多地应用于图像后处理、疾病诊断与预后评估。最近，以ChatGPT为代表的大型语言模型在自然语言处理领域取得了重大进展，这引起了人们对其在医疗环境中应用的兴趣和担忧。本文从医学影像学的视角讨论如何在医疗环境中利用大型语言模型，以及它们在提高影像学实践、研究和教学工作的效率及有效性方面的潜力。同时，将聚焦大型语言模型在未来实际应用过程中的一些局限性。

目的:本文旨在通过与ChatGPT进行一次关于伦理审查管理方面的对话，实际了解该应用在伦理管理领域的智能化程度，分析其当前和未来对伦理审查管理工作的影响。方法:研究团队设计了43个问题，用中英文分别向ChatGPT提问，根据回答内容归纳分析其优势和问题。结果:ChatGPT反应速度优势明显，回答内容有一定合理性，在表述严谨性和友好度方面表现较好，但是在一致性、全面性和专业性方面存在问题，在精确性上有缺陷，计算能力仍有瓶颈。结论:人工智能取代专业人士为时尚早，但可以充分开发利用人工智能的优势，助力专业人士解脱低效劳动，发挥更好的作用。