使用大型語言模型（LLMs）如GPT系列可提升醫學教育品質，但需注意演算法偏見、抄襲、錯誤資訊等挑戰。整合LLMs需謹慎，以確保教學效果。本文探討LLMs在醫學教育的機會與挑戰，提供未來有效運用人工智慧的建議。 PubMed DOI

人工智慧和生成式語言模型對醫學教育有潛力，但需解決內容品質、偏見和倫理挑戰。合作制定倫理準則和政策至關重要，透明、評估和持續研究是關鍵。 PubMed DOI

人工智慧有潛力改變醫療保健，但應用一直受限。大型語言模型（LLMs）改變現況，容易取得並由臨床醫師測試。LLMs在醫療保健中可簡化任務、改善病人教育。學員可在塑造LLMs未來中扮演關鍵角色，幫助開發符合教育需求的模型。與學生和教育工作者合作，負責任地整合LLMs到下一代醫學教育中，至關重要。 PubMed DOI

LLMs是為處理和生成文本而設計的AI工具，如OpenAI的ChatGPT。它們能回答問題、摘要、改寫和翻譯文本，品質接近人類。在醫學等領域有廣泛應用，可民主化知識，但也可能傳播錯誤或科學不端。本文討論了在臨床、醫學研究和教育上使用LLMs的潛力和挑戰。 PubMed DOI

本文討論了在醫學教育中整合大型語言模型（LLMs）所面臨的機遇和挑戰。像OpenAI的ChatGPT這樣的LLMs有潛力改變教學方式，提供學生更豐富的資訊和個人化學習體驗，提升臨床技能。然而，挑戰包括學術不端風險、過度依賴AI、影響批判性思考、內容準確性疑慮和對教學人員的影響。 PubMed DOI

使用大型語言模型（LLMs）在醫學教育可能有革新效果，解決資訊過載和時間不足等問題。研究指出LLMs對醫學生學習有正面影響，但也提到準確性和倫理挑戰。負責任地應用LLMs可增進學習體驗，但需注意準確性、技能培養和道德標準。持續評估和合作是整合LLMs在醫學教育中的關鍵。 PubMed DOI

這篇文章探討大型語言模型（LLMs）對醫學教育的影響，指出其潛在好處如提升教學品質、個性化學習及增強臨床技能訓練等。然而，也提到挑戰，包括資訊準確性、過度依賴科技、缺乏情感智慧，以及隱私和數據安全的倫理問題。為了有效整合LLMs，教育者需具備適應性，培養批判性思維，並重視實踐經驗，以培養既懂科技又具職業倫理的醫療專業人員，應對未來挑戰。 PubMed DOI

這項初步研究顯示，針對慢性病兒童的病患教育資源有明顯不足，並評估大型語言模型（LLMs）在提供適合發展階段解釋的能力。研究結果發現，兩個常用的LLMs能夠生成準確且有效的回應，幫助兒科病患理解複雜的醫療資訊。這顯示LLMs可能成為提升病患理解與參與臨床環境的重要工具。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）和大型語言模型在資訊處理上有重大進展，特別是在醫學教育中。雖然這些技術帶來機會，但也面臨挑戰，如生成錯誤資訊、偏見、實施成本高及數據安全問題。為了克服這些挑戰，建議改善AI訓練數據、建立驗證流程及遵循倫理指導。儘管如此，生成式AI仍有潛力提升醫學教育，包括個性化教學、模擬臨床情境、及時反饋和簡化評估等，未來可望為醫療專業人員提供更有效的學習體驗。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI），特別是大型語言模型（LLMs），在多發性硬化症（MS）管理上展現出重要潛力。近期的進展顯示，LLMs能生成和理解類似人類的文本，能在多發性硬化症護理中發揮作用。雖然AI在影像學和疾病分類的應用受到關注，但LLMs在多發性硬化症管理的具體應用仍在起步階段。 LLMs可透過臨床決策支持系統協助醫療提供者選擇適當療法，並分析真實世界數據以促進研究。此外，虛擬導師可為醫生和患者提供個性化教育。這篇評論旨在概述LLMs在多發性硬化症管理的應用，並探討未來研究及監管挑戰。 PubMed DOI