ChatGPT是個AI工具，對醫學教育很有幫助。可提升學生臨床解決問題能力，增進教學效果。整合AI到醫學教育可提升品質，讓醫生專注與病患互動。教育者應引導學生善用AI，培養臨床推理與溝通能力，迎接醫學進步。 PubMed DOI

醫療領域中的新AI聊天機器人（如ChatGPT和Bard）引起關注，可幫助醫護人員、簡化行政工作，讓病患更有參與感。但使用時需注意隱私、數據偏見和資訊正確性等道德問題。本文探討LLMs在初級保健的潛力，提供臨床醫生對此技術的看法。 PubMed DOI

大型語言模型像ChatGPT正在改變醫學教育，提供個人化學習、病人模擬、考試題生成和方便的資訊存取。醫學知識快速增長，個人化學習需求增加，顯示整合人工智慧至醫學教育的重要性。建議結合基於證據的學習方法，如主動回想和記憶提示，與人工智慧，以增進學習效果，包括生成測驗、記憶提示和視覺輔助工具。 PubMed DOI

將ChatGPT等大型語言模型融入醫學教育，或許能透過探究式學習培養批判思考和解決問題的能力，但必須進一步研究其實際效果。這項科技轉變需要重新檢視課程設計和評量方式。在倫理層面，需注意AI偏見問題以確保公平。LLMs或許可縮小醫學教育的全球差距，提供更廣泛的知識，但應謹慎應用，以培育具備能力和道德的醫學專業人才。 PubMed DOI

這篇文章探討了人工智慧，特別是大型語言模型（LLMs），在解決治療壓力和創傷相關問題的專業人員短缺方面的潛力。文章指出，LLMs能增強診斷評估、生成臨床筆記及提供治療支持。作者強調，克服在臨床環境中部署這些模型的挑戰很重要，包括確保AI系統的多元代表性，以避免護理資源的差異。此外，還需採用保護隱私的訓練方法，保障病人數據，同時利用公共數據集提升模型表現。 PubMed DOI

人工智慧技術在病患照護上有很大潛力，尤其在診斷、精神疾病治療和認知測試解讀等方面。雖然進展顯著，但仍需進一步研究其在醫療中的優缺點。一項研究比較了人工智慧（Chat-GPT 3.5）和臨床醫師對癡呆症相關問題的回答，結果顯示人工智慧在易懂性和深度上表現更佳，平均評分為4.6/5，而臨床醫師則為4.3、4.2和3.9。儘管人工智慧的回答質量高，但仍需注意錯誤資訊和數據安全等問題。總之，人工智慧在醫療溝通上有潛力，但需謹慎對待其限制。 PubMed DOI

人工智慧（AI）如ChatGPT的迅速發展，引起醫療和教育界的關注。雖然AI在日常醫療任務和影像評估上展現潛力，但其依賴的模式識別演算法也帶來挑戰。這篇評論探討AI對醫學教育的影響，特別是在批判性思維和臨床推理的培養上。將比較假設演繹推理與歸納推理，並討論認知偏見對診斷錯誤的影響。透過案例分析，指出AI在醫療中的局限性，並建議未來醫學教育應重視批判性思維與臨床推理。 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

自1950年代以來，人工智慧（AI）在腸胃病學上取得了顯著進展，特別是大型語言模型（LLMs）如ChatGPT的出現。這些模型能生成類似人類的文本，並有潛力改善診斷、治療和病患溝通等方面。 優勢包括加速診斷、個性化護理、增強教育和決策支持。然而，挑戰也不少，如AI理解能力有限、數據偏見和隱私問題等。未來，LLMs的發展需依賴於數據分析能力，並需醫療專業人員與AI開發者的合作，以提升病患護理品質。 PubMed DOI

2022年11月推出的ChatGPT引起了對大型語言模型在臨床環境中應用的關注。最近一項針對英國全科醫生的調查顯示，20%的醫生已在臨床實踐中使用生成式人工智慧工具。使用者中，29%用於生成就診後文檔，28%用於建議鑑別診斷。儘管醫生認為這些工具在行政和臨床推理上有價值，但缺乏明確的指導和政策，醫療界面臨著教育專業人員和患者的挑戰。 PubMed DOI