ChatGPT在医学教育中的应用：文献计量学与可视化分析

《JMIR Medical Education》：ChatGPT in Medical Education: Bibliometric and Visual Analysis

ChatGPT在医学教育中的应用研究显示，2023年3月至2025年6月间全球共发表407篇相关文献，美国（31%）、中国（19.9%）、土耳其（8.6%）为三大研究主力。核心机构包括加州大学系统（3.4%）、哈佛大学（2.7%）等，但合作网络多呈分散状态。研究热点集中于AI技术评估（如“医疗教育评估”）、临床实践模拟（如“考试表现”“临床决策”）及伦理问题（如“机器学习”“医疗伦理”）。高被引文献聚焦于ChatGPT在USMLE等医学考试中的应用，未来需加强跨区域合作与伦理研究。

　　ChatGPT作为一款基于生成式人工智能技术的聊天机器人，自2022年11月发布以来迅速成为全球关注的焦点。其在医学教育领域的应用尤为引人注目，推动了教学方式的革新和学习效率的提升。随着技术的不断演进，ChatGPT的应用范围逐步扩大，涵盖了从基础医学知识传授到临床技能训练等多个方面。本文通过系统分析2023年3月至2025年6月期间发表的407篇相关文献，探讨了ChatGPT在医学教育领域的研究现状、发展趋势及核心贡献。研究采用CiteSpace、VOSviewer和Bibliometrix等工具，对国家、机构、期刊、作者、关键词及引用网络进行了可视化分析，揭示了该领域的发展脉络和关键问题。

从研究结果来看，全球范围内共有66个国家和地区参与了关于ChatGPT在医学教育领域的研究，其中美国、中国、土耳其、英国和加拿大是主要贡献国。这些国家在文献数量和引用频率上占据主导地位，体现了其在该领域的活跃度和影响力。美国贡献了31%的文献，位居首位，而中国、土耳其、英国和加拿大则紧随其后，分别贡献了19.9%、8.6%和7.6%。此外，研究还发现，国家之间的合作网络主要集中在东亚与北美、东亚与欧洲、北美与欧洲以及北美与大洋洲之间，这表明全球范围内的学术交流和合作正在逐步加强。

在机构层面，研究显示共有847家机构参与了相关研究，其中大学和研究机构是主要的产出单位。加州大学系统、哈佛大学、新加坡国立大学、加拿大大学联盟和多伦多大学是排名前五的机构，它们在文献数量和合作网络中占据重要位置。特别是加州大学系统，贡献了3.4%的文献，并且在合作网络中具有较高的中心性。这些机构在推动ChatGPT在医学教育中的应用方面发挥了重要作用，表明美国和部分亚洲国家的学术界对这一技术的关注度较高。

在期刊分析方面，研究涵盖了197个期刊来源，其中《BMC Medical Education》、《Medical Teacher》和《Journal of Medical Internet Research》是发表文献最多的前三名期刊，它们在引用频率和影响力方面也表现出色。这些期刊的高影响力可能与其在医学教育领域的专业性和研究深度有关，同时也反映了该领域研究的集中趋势。值得注意的是，这些期刊主要集中在医学、教育和健康科学领域，说明当前ChatGPT在医学教育中的研究尚未广泛扩展到其他学科。

在作者分析方面，研究发现共有407篇文献，其中前10位高产作者来自不同的机构和国家，包括土耳其的加齐大学、美国的哈佛医学院和加州大学、英国的剑桥大学等。Yavuz Selim Kiyak是文献数量最多的作者，他与Isil Irem Budakoglu和Ozlem Coskun形成了稳定的合作网络。然而，大多数研究是由独立团队完成的，跨团队合作较少，这表明该领域的研究仍然较为分散，缺乏广泛的学术协作。

关键词分析显示，当前研究主要集中在“人工智能（AI）”、“ChatGPT”、“医学教育”、“大型语言模型”和“生成式AI”等主题。此外，“教育评估”、“考试”和“临床实践”等关键词频繁出现，成为研究的热点。通过分析关键词的共现网络，可以发现研究主题正在从基础医学教育向临床应用领域扩展，如外科、产科和眼科等。同时，随着微软Copilot、Google Gemini等新模型的发布，研究开始关注不同模型在医学考试中的表现，但这些模型在医学伦理方面的评估仍显不足。

在引用分析方面，研究发现高被引论文主要集中在评估ChatGPT在医学考试中的表现，尤其是美国医学执照考试（USMLE）。其中，最被引论文是《ChatGPT在USMLE中的表现：使用大型语言模型辅助医学教育的潜力》，其次是《ChatGPT在USMLE中的表现：大型语言模型对医学教育和知识评估的影响》。这些论文的高引用率反映了医学教育界对AI辅助考试的浓厚兴趣，同时也显示出ChatGPT在医学考试中的重要性。

此外，研究还发现，一些新兴的关键词如“临床决策”、“教育评估”和“医学伦理”正在成为研究的热点。这些关键词的出现不仅反映了ChatGPT在医学教育中的应用正在向更深层次发展，也提示了未来研究可能需要更多关注伦理问题和实际应用效果。研究结果表明，尽管ChatGPT在医学教育中的应用潜力巨大，但其在临床实践中的准确性和可靠性仍需进一步验证。

总体而言，本文的研究结果为医学教育领域的学者提供了重要的参考，有助于识别研究方向和推动未来的研究进展。研究发现，ChatGPT在医学教育中的应用正逐步扩展，涉及多个学科和教学环节。然而，目前的研究主要集中在基础教育和考试评估方面，缺乏对医学伦理和临床实践的深入探讨。因此，未来的研究应加强跨区域合作，提升研究质量，同时关注伦理问题和实际应用效果，以确保ChatGPT在医学教育中的有效性和可靠性。这些发现不仅有助于推动医学教育的创新，也为AI技术在医学领域的应用提供了新的视角和方向。