大型語言模型（LLMs）有潛力顯著改變臨床醫學，能改善醫療服務的可及性、增強診斷、協助手術規劃及促進教育。不過，這些模型的有效運用需謹慎設計提示，以應對幻覺和偏見等挑戰。理解標記化、嵌入和注意力機制等關鍵概念，以及運用策略性提示技術，對生成準確輸出至關重要。AI技術與醫療專業人員的合作、重視倫理問題如數據安全和偏見緩解，能提升醫療服務質量與可及性。持續的研究與發展對於發揮LLMs在醫療領域的潛力至關重要。 PubMed DOI

骨科醫生對人工智慧（AI）的潛力越來越感興趣，特別是在2022年ChatGPT發布後，許多文章探討大型語言模型（LLMs）在骨科的應用。雖然研究顯示這些模型在處理骨科主題時的準確性不錯，但大多數研究重複性高，未能探索新領域。LLMs在數據處理和模式識別上表現優異，應鼓勵創意思考，尋找AI的新應用，以提升病患護理。期刊應支持這些創新研究，發掘AI如何改變骨科實踐，改善病患治療結果。 PubMed DOI

AI技術，特別是像ChatGPT這樣的大型語言模型，近來在醫療領域引發了許多研究，評估其回答病人問題的有效性。雖然研究顯示這些模型能提供可靠資訊，但也揭示了其限制。這引發了對「閃亮物體」症候群的擔憂，讓人們忽略了AI在臨床實踐中的實際應用。許多研究重複確認AI的能力，而非探索能改善病人照護的創新案例，這可能導致進展停滯。專家應引導研究朝向能真正改變病人照護的應用，而非僅僅追求新奇。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）在醫學教育，特別是骨科訓練中，展現出顯著潛力。它能提供個性化學習、即時解釋及沉浸式模擬，提升學習效果。然而，挑戰如準確性、偏見及倫理問題仍需克服。目前的AI模型如ChatGPT在骨科考試中表現不佳，顯示需進一步發展。未來研究應聚焦於優化AI模型、建立倫理實踐及評估學習成果，以確保生成式AI能有效融入骨科教育，創造更具吸引力的學習環境。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在醫療保健中越來越重要，主要分為生成式AI和非生成式AI。生成式AI透過分析數據創造新資訊，能生成合成醫學影像和改善手術模擬；而非生成式AI則專注於分析現有數據，幫助預測手術結果和評估病人風險。雖然生成式AI提供創新工具，但非生成式AI在提升病人護理上更具優勢。兩者都能提高臨床效率，但仍面臨偏見、解釋困難及倫理監管等挑戰，醫療人員需了解其能力與限制。 PubMed DOI

這篇論文探討人工智慧（AI）在醫學，特別是學術外科中的重要性，強調其在影像識別、臨床決策和行政任務的應用。大型語言模型如GPT-4和Google的Bard在文本生成上帶來變革，能協助外科醫生撰寫手稿和申請補助。不過，AI的使用也引發了偏見、透明度和智慧財產權等倫理問題。論文回顧了AI的運作、潛在偏見及其負責任使用的重要性，並提出在學術和臨床環境中應強調透明度和倫理訓練的指導方針。 PubMed DOI

人工智慧（AI）和語言學習模型（LLMs）如ChatGPT和Gemini，正被臨床醫生和病人用於臨床決策。雖然這些工具能迅速提供資訊，但對循證指南的遵循性不佳，引發擔憂。針對骨科領域開發專門的LLMs，利用經過驗證的文獻資料庫，或許能改善輸入數據的質量。不過，這些模型仍可能面臨選擇偏誤及文獻品質不足的問題。此外，使用者的健康素養也可能有限。雖然LLMs是重要進步，仍需持續評估和改進，AI應視為補充臨床判斷的資源，而非取代。 PubMed DOI

生成式AI能根據學到的知識，創造新穎且逼真的資料，對提升肌肉骨骼醫療影像品質、自動化紀錄、手術規劃和個人化溝通很有幫助。不過，目前臨床應用還有幻覺、偏誤、倫理和透明度等挑戰需克服。 PubMed DOI

這篇文章介紹了幾種常見的提示工程技巧，像是 zero-shot、few-shot 和 chain-of-thought，說明它們如何幫助提升 AI 在介入放射學領域的表現。內容也討論資料隱私、法規等挑戰，並展望未來像檢索增強生成、多模態模型等新方向。 PubMed DOI

AI 正在改變骨科手術，不只提升影像判讀和手術精準度，也幫助醫師處理病歷、衛教和決策。研究發現，AI 輔助手術更精確有效，但導入前需嚴格驗證並整合到醫療流程。AI 是輔助醫師，讓醫療更安全、個人化和公平，同時保留醫師的專業判斷。 PubMed DOI