生成式人工智慧如ChatGPT廣受歡迎，可應用於各領域。作者強調AI應為工具非取代創作者，並探討將AI融入按摩治療的挑戰。提倡道德監管AI使用，避免偏見和限制。建議將AI應用於不同領域時需平衡負責。 PubMed DOI

醫療安全教育的目的是教導大眾藥物知識，推廣科學用藥。人工智慧如ChatGPT可提供知識、匿名性、便利性和個人化服務，強化教育。然而，需克服準確性、法律責任和道德挑戰。結合人工智慧與現實情境，解決道德與安全問題，可提供改善且貼心的醫療服務。 PubMed DOI

介紹了一個新的研究，提出了「分心駕駛語言模型」（DDLM），利用視覺大型語言模型（LLM）來辨識分心駕駛行為。DDLM整合了人體姿勢估計技術，分析關鍵姿勢特徵，並透過推理鏈框架提供清晰解釋。研究顯示，DDLM在評估駕駛行為和風險水平方面比標準模型表現更佳，可有效增進駕駛安全性。 PubMed DOI

ChatGPT等生成式人工智慧可提升健康科技產品開發，如數位健康行為改變計畫。研究發現ChatGPT輸出易懂、有用、新穎、相關、完整且有效，有助於快速開發高品質產品，改善團隊溝通，支援從構思到程式碼生成的開發過程。 PubMed DOI

這些作者開發了一個供營養與飲食學生練習與虛擬模擬病人溝通技巧的平台。這個平台使用大型語言模型，並提供個別化的回饋，幫助學生改善他們的技巧。初步試驗顯示學生對此充滿熱情，但需要進一步研究以評估其影響。這個平台具有成本效益，並在溝通技巧訓練中搭起理論與實踐之間的橋樑。 PubMed DOI

研究探討了低成本虛擬逃脫遊戲中使用GPT人工智慧語言模型的可行性。結果顯示GPT透過語音互動能幫助解決虛擬實境中的邏輯挑戰，使用者對其協助給予正面回饋，但也指出處理複雜挑戰的限制。研究提出GPT在解決問題中有潛力，但在拼圖難度和情境理解方面仍有改進空間。這項研究討論了整合GPT等人工智慧模型在虛擬遊戲中的機會和挑戰，為未來發展提供了洞察。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型ChatGPT-4在從微型交通事故的臨床筆記中提取頭盔使用狀態的效果。研究人員比較了文本搜尋和LLM兩種方法，發現低、中等詳細程度的提示下，兩者一致性中等，而高詳細程度則幾乎完美，但耗時較長。LLM在有效性上表現良好，但在可靠性和一致性上仍有問題，經常出現錯誤。總體來說，雖然LLM在信息提取上效率高，但在臨床應用中仍面臨挑戰。 PubMed DOI

這項研究開發了一個生成式人工智慧（GenAI）助手，目的是改善高血壓的遠端病人監測。透過對醫生和病人需求的深入分析，我們找出了管理數據和促進病人參與的主要挑戰。這個GenAI助手包括針對病人的聊天機器人、為醫生提供的智能摘要，以及自動生成的草稿訊息，旨在提升溝通效率和簡化數據審查。經過六輪測試後，初步原型獲得正面反饋，顯示個性化互動的重要性。我們的研究結果顯示，GenAI能優化數據管理並加強病人與醫療提供者的溝通，提升遠端監測的效果。 PubMed DOI

這篇論文提出一種新方法，利用大型語言模型（LLMs）、AI代理和開放地理數據，提升城市騎乘安全。方法包括分析城市風險和現有騎乘設施的數據，並透過數據預處理和提示工程，創建友好的系統，提供騎乘安全見解。過程分為數據準備、代理協調和決策執行三步，確保開源工具有效整合，促進城市規劃者和騎士的可及性。研究顯示結合LLMs和AI代理的潛力，能改善騎乘實踐和城市交通規劃。 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