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

ChatGPT是一種先進的語言模型，可以回答各種問題而不需要特定訓練。人們對於在醫療保健領域使用這些大型語言模型感到興奮和擔憂。本文討論了LLMs在臨床設置中的應用，探討了它們的優勢、限制和提升醫學效率的潛力。對於想要在醫療保健中使用LLM技術的臨床醫師，本文提供了評估其對患者和醫護人員好處的指南。 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

大型語言模型如ChatGPT在醫療領域有多種應用，但也面臨AI幻覺和隱私問題。透過技術改進，如提示工程、溫度調整和本地部署，可提高安全性和準確性。重要的是，LLM無法取代醫療專業知識，強調需與醫護人員合作。 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

這篇文章建議使用一個框架來教導護理學生如何負責地在醫療和護理教育中使用大型語言模型（LLMs）。護理教師可以指導學生評估LLM資訊的有效性和可靠性，記錄其使用方式，並適當引用。 PubMed DOI

研究探討大型語言模型在護理領域的應用，發現應用範疇廣泛但存在限制，建議制定評估指南以促進適當使用。需要進一步研究和合作，提升對大型語言模型在護理和醫療保健領域的應用。 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

研究探討大型語言模型在醫學上的應用，分析了550篇相關研究。LLMs已經在醫學診斷、寫作、教育和管理方面帶來改善。它們有助於起草文件、培訓和研究。挑戰在於上下文和過度依賴。研究強調了與驗證、倫理和傳統實踐的整合。未來研究應該探索多模式LLMs、算法理解和負責任使用。 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