生成式人工智慧在醫療保健領域展現潛力，如OpenAI的ChatGPT。它可創建新內容，支持病人護理、教育和研究，並應用於臨床文件管理、診斷支持和手術規劃。挑戰包括偏見和系統整合，但在未來醫療中將帶來重大好處。 PubMed DOI

GPT-4和Claude等大型語言模型正改變醫學研究，包括風濕病學。評論指出，及時的工程指導對引導這些模型很重要。使用大型語言模型可加速工作，但要注意準確性。研究人員需精心製作提示並評估模型輸出以增強相關性和實用性，同時使用本地運行的開源模型保護數據隱私。了解模型限制和掌握戰略提示對於大型語言模型在風濕病學研究中的應用至關重要。 PubMed DOI

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

生成式人工智慧（AI），特別是大型語言模型（LLMs），在生物醫學和健康領域的專業環境及教育中影響深遠。研究顯示，LLMs在醫學執照考試、臨床問題解答等方面表現不亞於人類。這篇評論強調了LLMs的成就，並探討了可能妨礙專業知識和技能發展的挑戰，提供最佳實踐建議以應對這些問題。儘管存在挑戰，學生和教職員理解並運用這項技術仍然至關重要。 PubMed DOI