討論臨床藥理學中使用LLMs，並探討人工智慧在生物武器開發的潛在濫用問題。分析現有文獻，討論道德考量和立法，提出風險降低措施。指出人工智慧和LLMs在生物武器製造上的雙重用途性，建議建立可解釋的人工智慧、道德指南和監管框架。雖然整合人工智慧於臨床藥理學有機會，但也引發道德和安全疑慮，需要積極因應。 PubMed DOI

AI在急性醫學中有潛力提升決策和干預，但應用仍有限。開發專屬AI工具可改善臨床決策，ChatGPT等自動化工具可提供即時優勢。挑戰在於數據、隱私、偏見和醫病關係。合作至關重要，以充分發揮AI潛力，確保技術有效補充人類技能。 PubMed DOI

研究指出，醫院使用AI聊天機器人ChatGPT-4為血液培養呈陽性的病人提供管理建議，雖然AI回答很詳細，但管理計劃不一定符合專家意見。AI的診斷和治療通常可靠，但有時缺乏源頭控制計劃，且提供有害治療建議。總結來說，2023年若單純依賴ChatGPT-4在嚴重感染疾病中，未經專家建議，仍有風險。 PubMed DOI

一個供大眾使用的大型語言模型人工智慧的問世引起了教育工作者的興趣和擔憂。人工智慧可以節省時間，但也可能對學術誠信構成威脅。在教育領域中有許多人工智慧的應用機會，但對其對醫療保健的影響提出了疑問。藥學院應該引領討論，探討人工智慧對藥學和教育未來的影響。 PubMed DOI

生物醫學資訊急速增加，讓臨床醫師和研究人員壓力山大。人工智慧和機器學習正努力處理這些數據，AI語言模型能自動寫作科學文章，但有些問題需要注意。儘管如此，AI技術發展快速，有望幫助處理資訊過多、協助診斷治療，提高研究效率。在運用AI時，人類的監督和責任仍然很重要。 PubMed DOI

人工智慧（AI）正在快速改變生物醫學研究，加速解決問題並分析龐大數據。AI在藥物設計、毒理學和材料辨識上的應用，有潛力改革科學研究的設計、數據分析和溝通方式。像ChatGPT和Perplexity這樣的大型語言模型改變了科學家之間的互動和溝通方式。雖然AI帶來好處，但也有風險，例如保密性不足和潛在偏見。本評論討論了AI對生物醫學研究現況和未來影響，並強調了需要考慮的利弊。 PubMed DOI

人工智慧（AI）進步快速，可協助感染症醫師做決策。它能早期檢測疾病、提供個人化治療建議，並協助管理抗生素使用。AI不會取代專家，而是提升他們的工作。需謹慎考慮限制條件，確保安全運用。感染症專家可透過培訓、明確使用情境、設計演算法，並倡導他們在病人照護中與AI互動。 PubMed DOI

敗血症引起急性腎損傷（SA-AKI）是危重病患常見併發症，增加死亡率和醫療成本。傳統方法預測SA-AKI效果參差，因此引起對使用人工智慧（AI）和機器學習（ML）進行更準確預測的興趣。像XGBoost和RNN-LSTM等ML模型在預測SA-AKI和死亡方面表現優異，超越傳統風險評估。AI/ML可量身訂製護理、優化治療，改善SA-AKI患者結果。然而，需克服數據隱私和監管合規挑戰。AI/ML可提早檢測風險、個人化管理，應對SA-AKI。未來發展包括實時監測和預測演算法，以便及時介入，但成功實施需持續改進模型和監管監督。本文探討AI/ML如何改革SA-AKI護理。 PubMed DOI

這篇論文深入分析了AI在藥物開發中的進展，特別是針對小分子、RNA和抗體的應用。它探討了AI如何融入藥物開發流程，並回顧了目前臨床試驗中的藥物。論文指出，至今尚無AI設計的藥物獲得監管機構批准，並建議利用大型語言模型和擴散模型來克服這一挑戰。總體而言，論文強調了AI在藥物發現中的潛力，同時也討論了這個快速發展領域的挑戰與未來機會。 PubMed DOI

這篇評論探討了人工智慧（AI）在重症護理腎臟科的進展與應用。AI 演算法能提升早期檢測、風險預測及個性化治療，特別是在急性腎損傷（AKI）管理上。機器學習模型可在血清肌酸酐變化前預測 AKI，而大型語言模型則能自動生成臨床筆記和患者教育材料。儘管如此，為了發揮 AI 的潛力，仍需解決數據質量和倫理等挑戰。成功整合 AI 需要腎臟科醫生、重症醫師與 AI 專家的合作與持續教育。 PubMed DOI