利用 ChatGPT 寫一篇系統性綜論 (Write a Systematic Review by ChatGPT)

ChatGPT 是最近非常熱門的「工具」，根據 ChatGPT 自己的說法，它是一個：

ChatGPT 是一個由 OpenAI 訓練的語言模型。它可以進行自然語言理解和生成，用於對話系統、語音助理、文本生成等應用。

我們嘗試用 ChatGPT 撰寫一篇系統性綜論 (systematic review, SR)。

ChatGPT 可以正確寫出緒論與引言。

根據目前的 ChatGPT 使用方式，你只要先註冊 (也可以透過 Google 認證)，登入後，就傳訊息給他吧 (中英文都可以)，我們假設要撰寫一個「使用皮質類固醇，治療喉嚨痛」的系統性綜論。

我們嘗試詢問 ChatGPT 幾個撰寫引言相關的問題，例如：

「喉嚨痛 (sore throat) 常見嗎？常見的病因有哪些？」

或是

「醫生通常如何治療喉嚨痛的？」

這些比較概略性，比較容易在網路上找到資料的普遍性問題，ChatGPT 都可以快速且「看似合理」的回答，且撰寫出來的文本，蠻像人類「一般會寫的文字」。

除此之外，我們也試著詢問它知不知道皮質類固醇的作用機轉，跟用於治療喉嚨痛是否有相關研究？

ChatGPT 可以正確寫出皮質類固醇抗發炎的機轉，雖然比較簡單一些，沒有到藥理學 (pharmacology) 的境界，例如抑制什麼蛋白合成或是哪些次級訊息傳遞物質？當然也可能是因為我們問的問題太一般了。

這一點倒是讓我們蠻驚訝的，我們試著詢問 ChatGPT「如何在 PubMed 利用關鍵字檢索皮質類固醇用於治療喉嚨痛的隨機分派研究？」

它可以回傳正確的關鍵字、包括運用布林邏輯 (Boolean operators) 檢索，也提醒我們可以應用一些篩選器 (filter) 來提高檢索效率 (貼心)。

在檢索部分的運作，超乎我們的期待。

看過 ChatGPT 擬定的檢索關鍵字後，我們信心大振，試著「請它」提供一些有關研究品質評估的文本，它也知道「Cochrane Risk of Bias tool」也教了我們一下怎麼用 RoB 工具評估隨機分派研究品質 (笑)。

但，目前 ChatGPT 的主要功能在於產出文本，還不能像之前介紹過的「RobotReviewer」一樣，上傳一個 PDF 檔就可以幫我們評完 RoB (感激)。

結合 RobotReviewer 加上 ChatGPT 的文本，要自動產出系統性綜論，應該只是時間上的問題。

這一點也是讓我們比較驚訝的，除了自然語言之外，ChatGPT 也可以產出程式語言，我們試著請 ChatGPT 產出一段利用 R 套件進行隨機效應模式統合分析 (random-effect meta-analysis) 的語言。

看起來對它來說，這個問題並不難，即使是網絡統合分析 (network meta-analysis) 套件，它也可以游刃有餘。

確實可以產出用於分析資料的程式套件語言，實用性應該算是中上，實際把這些程式語言應用於分析也不是問題。

當然，ChatGPT 還在發展中，對於 2020 年以前的事情，它比較清楚，如果是 2020 年以後才有的新事件、科技，對它而言，它沒有學過，很容易得到無厘頭的回答。

這一點可以隨著技術的進步而被克服，短期之間，應該會有許多「奇奇怪怪」的應用，有許多 App 或應用程式，可以透過與 ChatGPT 的 API 連接，實現更多應用，AI 會在我們的生活中無所不在。