人工智慧對生活的影響深遠，尤其在醫學領域。這篇文章探討了醫學倫理的兩大重點：大數據與聊天機器人如ChatGPT的應用。這兩者涉及數據收集、演算法開發和決策三個階段。在數據收集時，醫生需尊重病人的自主權與隱私。雖然科技能協助診斷與治療，但最終決策仍需醫生與病人共同討論。此外，使用人工智慧進行研究時，對結果要保持批判性思考，以免被誤導。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究評估了ChatGPT在提供放射性藥物外滲資訊的有效性。研究者向ChatGPT提出十五個問題，並進行三次詢問，兩位核醫學醫師和一位物理學家評估其回應的適當性和幫助性。結果顯示，ChatGPT的回應在93%的情況下非常有幫助，且評估者之間的一致性良好。雖然有87%的回應顯示輕微不一致，但大多數回應使用了經過驗證的來源，未發現AI幻覺。然而，回應與官方SNMMI立場存在顯著差異，顯示出對一致性需求的迫切性。 相關文章 PubMed DOI ♡

最近的研究顯示大型語言模型（LLMs）在自然語言處理，特別是遠程醫療中有很大潛力。研究比較了GPT-3.5、GPT-4和LLaMA 2在醫療諮詢摘要的表現。結果顯示，LLaMA2-7B在n-gram精確度上表現最佳，而GPT-4在語義準確性和可讀性上優於其他模型。所有模型在總結能力上相似，但GPT-4在內容理解和結構上稍有優勢，顯示其生成病人友好摘要的潛力。研究也探討了使用LLMs的潛在風險與限制。 相關文章 PubMed DOI ♡

大型語言模型（LLMs）像 ChatGPT 的興起，讓學術界出現了衝突。學生們使用 AI 工具，而教職員則努力辨識這些工具的使用情況。為了解決這個問題，教職員需要重新思考作業策略，並探索如何將 LLMs 整合進教育中。透過深思熟慮地接受這些技術，教育者能促進更合作和高效的學習環境，最終讓學生和教師都能受益。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究評估了四個AI模型（ChatGPT 3.5、Google Bard、HuggingChat和Claude 2）生成的醫療解釋對病人理解的幫助。結果顯示，Claude 2的可讀性和可理解性最佳，但可行性較低；ChatGPT表現相似。Google Bard和HuggingChat的得分則較差。整體來看，Claude 2和ChatGPT的解釋較為清晰易懂，但研究強調仍需進一步探討這些AI解釋在實際醫療環境中的應用，並指出PEMAT評估的主觀性和AI工具的快速變化是限制因素。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究強調了Endo-chat醫療聊天應用程式的開發，利用檢索增強生成（RAG）技術來提升對胃腸內視鏡檢查的回應準確性與效率。透過整合內部數據和胃腸科指導方針，Endo-chat能提供準確且專業的答案，並在回應效率、完整性及患者滿意度上超越傳統手動方式。雖然與ChatGPT相比，準確性差異不大，但患者更喜愛這項AI服務，並支持其實施。護理人員也認為AI能減輕工作負擔，總體而言，Endo-chat被視為消化內視鏡護理的有效輔助工具。 相關文章 PubMed DOI ♡

「反轉詛咒」突顯了自回歸解碼器模型（如GPT）的限制，這些模型在推斷關係時常常遇到困難，例如從「A是B」推斷「B是A」。這引發了對它們在知識圖譜構建等任務中的有效性擔憂。相對而言，雙向模型如BERT則不會面臨這個問題。我們的研究進一步探討了演繹推理，發現雖然這兩種模型在處理兩個集合時表現良好，但在三個集合的運算上卻有困難。因此，選擇BERT或GPT應根據具體任務需求，利用各自的優勢。 相關文章 PubMed DOI ♡

這篇摘要強調了使用像GPT-3.5這類AI工具來生成病人出院指示的好處與風險。雖然這些工具能提升病人的遵從性和治療效果，但對MIMIC-IV中100份出院摘要的評估顯示，18%的摘要存在潛在的安全隱患，其中6%出現幻覺，3%引入新藥物。這提醒我們在臨床環境中使用AI時，必須謹慎實施和監督，以確保病人的安全與準確性。 相關文章 PubMed DOI ♡

監測死亡率對公共健康非常重要，能揭示疾病影響、識別趨勢、優化資源及指導政策。本研究分析了來自英國的28,159隻狗和24,006隻貓的過早死亡數據，使用PetBERT-ICD模型進行分類，揭示了死亡原因和模式。結果顯示，行為問題促使年輕狗狗過早安樂死，短頭犬種的死亡風險增加19%。此外，社會經濟地位與寵物過早死亡有強烈關聯，低IMD得分地區的死亡風險幾乎減少50%。這強調了解決社會經濟差異對動物健康的重要性。 相關文章 PubMed DOI ♡

隨著使用AI技術，特別是ChatGPT，來評估懷孕期間藥物安全性的興趣增加，這凸顯了懷孕婦女面臨的挑戰。韓國母親安全諮詢中心的數據顯示，許多詢問集中在藥物的致畸效應，像是topiramate和isotretinoin等藥物最常被提及。 雖然AI能提供一般資訊，但研究指出ChatGPT無法針對個別案例給出具體建議，可能導致不必要的焦慮或錯誤決策，特別是對於知名的致畸物如isotretinoin。未來需進一步研究，以提升AI在提供個性化和準確資訊方面的能力，並強調專業諮詢的重要性。 相關文章 PubMed DOI ♡