大型語言模型（LLMs）是強大的人工智慧工具，能根據指示產生各種內容。為確保負責任使用，需要人類監督和道德設計。負責任使用LLMs可增進人類決策和資訊檢索。在醫療領域，它們有潛力改革數據管理。使用者、開發者、提供者和監管機構需共同努力因應LLM帶來的重大影響。 PubMed DOI

LLMs像ChatGPT這樣厲害，能像人類一樣寫出文字。臨床醫師對LLMs在醫療上持正面態度，但擔心可能的偏見和錯誤資訊。他們認為LLMs在輔助角色中的應用最適合。總的來說，臨床醫師支持將LLMs融入醫療保健，強調人性化發展人工智慧技術的重要性。 PubMed DOI

醫學診斷的機器學習進展迅速，未來可能會更多元化且以自然語言為主。這轉變帶來道德挑戰，如信任、透明度、病人權益、醫機合作責任、公平性和隱私。大型語言模型加劇了問題複雜性，臨床評估和企業利益也成挑戰。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在各行各業快速崛起，尤其在醫療保健領域，引發了重要的道德問題。LLMs獨特之處需要複雜的道德處理方式，涉及數據隱私、所有權、知識產權等議題。為了負責任地應用LLMs於醫療保健，我們需要建立全面的道德框架，符合道德原則並降低社會風險。 PubMed DOI

論文討論了在醫療領域整合大型語言模型（LLMs）的影響，強調臨床醫師的信任、數據來源，以及對LLM性能和臨床醫師能力的影響。提到LLMs中自我參考學習迴圈的擔憂，並討論了風險，如醫療專業人員的技能下降。呼籲整合LLMs到醫療中要謹慎，確保安全有效使用。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是先進的人工智慧系統，能理解和生成類似人類語言，對神經學任務有潛力。在臨床使用LLMs需面對挑戰，如臨床推理能力有限、可靠性問題、偏見及可能加劇醫療差異。克服挑戰需仔細規劃、利益相關者參與、測試和監控。醫療機構應與預算相符，神經科醫師需保護患者數據隱私，避免偏見。研究人員應遵循道德準則和標準。整合LLMs到臨床神經學可提升患者護理品質和安全性，提供有效運用人工智慧的指導。 PubMed DOI

討論了在醫學教育中使用大型語言模型（LLMs）所面臨的道德挑戰，包括對於AI幻覺、隱私風險和透明度問題的擔憂。建議基於八項原則為醫學教育中的LLMs創建一個特定的道德框架，以確保整合LLMs時能負責任且安全，平衡技術進步與道德考量。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT在醫療上有好處，但也引起道德疑慮。研究探討了LLMs在醫學上的道德議題，提到了優點如數據分析和決策支持，也指出了公平性、偏見和隱私等疑慮。強調在醫療上使用LLMs時，需要道德指導、人類監督和批判性評估。 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

這篇評論探討了大型語言模型（LLMs）在眼科應用的倫理影響，分析了47篇相關文章。雖然LLMs在教育、研究、臨床決策和手術協助等方面有潛力，但也存在準確性不足、可能產生有害建議及數據隱私等倫理問題。評論強調在醫療中謹慎整合人工智慧的重要性，需有人的監督和透明度，以維持倫理標準。為了充分發揮LLMs的優勢，必須認識並解決這些倫理挑戰，並促進負責任的使用。 PubMed DOI