Goodman等人探討人工智慧技術，如Chat-GPT，如何透過提供個人化病人教育，徹底改革醫療保健。他們強調在將這些工具整合到醫療系統之前，需要進行充分的研究和監督機制，以確保這些工具的準確性和可靠性。 PubMed DOI

結合全球疾病負擔研究和像ChatGPT-4這樣的AI，可以創新個人化醫療計畫。透過數據發現和ChatGPT-4對話，打造符合病患需求的醫療方案。合作可能帶來AI-PDB評估工具，但需持續更新、專家監督和解決偏見。合作、數據準確性、透明度、道德和培訓至關重要。利用ChatGPT-4和GBD研究可增進醫療計畫，改善病患結果，推動全球精準醫療。需進一步研究和開發，實現個人化醫療標準化。 PubMed DOI

AI語言模型如ChatGPT快速發展，醫學教育需調整以培養適應AI時代的醫師。短期改變包括提升數位素養、批判思考和證據學習；長期則需注重人文關懷、跨專業合作、專業發展和研究。這些調整將協助教育工作者為學生迎接科技先進的醫療未來做好準備。 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

透過語言模型，我們研究了線上醫學教育的挑戰，開發了多語兒科醫療課程，包括團隊訓練、外科手術和病人照護等內容，並利用人工智慧翻譯成西班牙文。影片使用母語合成聲音，旨在提升全球醫護人員和照護者的溝通與理解能力，符合全球兒科護理標準和數位健康指引。 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

大型語言模型（LLMs）透過互動式學習，可改善醫學生的生物信息學教育。提供程式碼範本、解釋編碼元素、幫助解決錯誤，提升教育成果。LLMs在醫學研究中的應用已有案例。但內容可靠性需驗證。結合LLMs與傳統教學，有助醫學生應對生物信息學挑戰。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）有潛力幫助醫生診斷和改善與患者溝通，提升醫療品質。然而，數據隱私、數位素養不足及整合到臨床工作流程的挑戰限制了應用。為了充分發揮潛力，必須培訓醫護人員使用LLMs，並促進跨學科研究，將人工智慧轉化為智慧增強。 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