[快訊] 朱為民醫師團隊,使用大型語言模型協助分析學生對預立醫療照護規劃教育之研究,獲 BMC Medical Education 刊登!

 

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文章介紹

 

在台灣《病人自主權利法》施行後,分析大量民眾對預立醫療照護(ACP)的看法變得至關重要,但傳統人工質性分析極其耗時且效率有限。研究人員想要瞭解,能否利用大型語言模型(LLMs)輔助主題分析,在確保深度的同時大幅提升研究效率。

 

研究團隊收集了 1761 份大學生聽完生死教育講座後的省思心得,並挑選 GPT-4、Gemini、DeepSeek 與 Claude 3.5 四款模型進行測試。研究採用「簡單指令」與「專業角色扮演」兩種方式引導 AI 進行主題分類,最後將結果與人類專家依據嚴謹學術框架產出的主題進行比對。

 

結果發現,所有 AI 模型產出的主題皆與人類專家高度吻合。GPT-4 與 Gemini 展現了極佳的邏輯結構;DeepSeek 能辨識出深層的在地文化禁忌(如「不孝」);Claude 3.5 則提供了精確的情緒統計與頻率分析。共通主題包括:對 ACP 認知的成長、對死亡觀念的翻轉、與家人溝通的行動意願及對教學質量的肯定。

 

研究人員認為,這證實 AI 是大規模質性分析的強大助手,能協助教育者即時掌握回饋並優化課程。雖然 AI 仍缺乏人類的自我反思深度,但在處理海量資料與提供初步洞察方面具有無可取代的優勢,為未來醫學教育研究提供了高效的新路徑。

 

 

恭喜朱醫師!

 

想做的研究主題,在 PubMed 上沒有相關文獻,文章該怎麼寫?一起來聽聽講師怎麼說。

 

 

 

 

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期刊介紹

 

BMC Medical Education 創刊於 2001 年,2024 年的 impact factor 為 3.2,在 Education, Scientific Disciplines 領域為 Q1(18/86) 期刊,在 Education & Educational Research 領域為 Q1(84/762) 期刊。

 

 

朱為民醫師與新思惟

 

 

 

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