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

生成式人工智慧（GAI）的突破，如ChatGPT，可以通過增強教育、研究和臨床實踐，徹底改變醫療保健。本文探討了在醫學領域中使用GAI，突顯其好處和挑戰。建立負責任使用GAI於醫學領域的指南對於將其有效整合到教育、研究和臨床環境中至關重要。 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

生成式人工智慧技術如Chat GPT和Bard，在醫學教育領域被廣泛運用。研究探討了其應用和挑戰，提出了自主學習和寫作輔助等機會，但也指出了學術誠信和數據準確性等挑戰。建議研究人工智慧評估技能、評估方法和人機互動，以因應挑戰。儘管將生成式人工智慧融入醫學教育具潛力，但需發展新技能和方法因應其複雜性。 PubMed DOI

生成式人工智慧（GAI）和大型語言模型（LLM）已廣泛應用於各個領域，包括醫療保健。GAI在蛋白質結構和藥物發現等任務中有潛力，LLM則在醫療保健領域有多樣應用。區分通用LLM和專為醫療保健設計的模型至關重要，考量到這個領域的廣泛應用和相關出版物。 PubMed DOI

最新的醫學教育趨勢是使用生成式人工智慧（GenAI）技術，特別是ChatGPT模型。研究發現，GenAI在應對流行病學和診斷問題上表現不錯，但在複雜主題上可能不夠完整。因此，教育工作者需要了解GenAI的優勢和限制，才能有效地運用在醫學教育中，避免過度依賴。 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

生成式人工智慧，特別是大型語言模型（LLMs），在兒科教育和訓練上有很大潛力。這些模型能幫助教育者改善課程設計、制定個性化學習計畫，並提供即時反饋，還能協助醫生簡化資訊搜尋，提升診所效率。不過，LLMs也可能產生不準確資訊，並引發偏見和倫理問題。因此，專業人士需謹慎使用並審查其輸出。為確保安全有效的應用，相關方應建立明確的指導方針和政策。本文探討了LLMs在兒科教育中的歷史、應用及挑戰。 PubMed DOI

將生成式人工智慧（如大型語言模型）整合進眼科教育和實踐，能提升診斷準確性和病人照護。這些技術可用於教育病人和醫生，並提供臨床決策支持，增強學習體驗。然而，挑戰包括生成不正確資訊的風險、系統偏見及過時數據問題。當前教育計畫已開始納入人工智慧，未來需建立評估指標、結合人類監督及利用影像數據。倫理考量如數據隱私和透明度也必須重視，以確保人工智慧的負責任應用。 PubMed DOI