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大型語言模型(LLMs)在專業考試中表現出色,讓人對其在臨床實踐中的應用感到興奮。不過,這需要臨床醫師技能的轉變。我們的回顧指出,醫療專業人員需發展以下能力: 1. **跨學科訓練**:結合醫學知識與AI技術的理解。 2. **批判性思維**:評估AI生成內容的能力。 3. **溝通技巧**:有效與患者及團隊溝通AI見解。 4. **倫理與專業精神**:重視AI使用的倫理影響。 5. **適應能力**:持續學習以跟上AI進步。 這些領域的重視將幫助醫師有效利用LLMs,提升患者治療結果並降低風險。 PubMed DOI


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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

這篇文章探討大型語言模型(LLMs)對醫學教育的影響,指出其潛在好處如提升教學品質、個性化學習及增強臨床技能訓練等。然而,也提到挑戰,包括資訊準確性、過度依賴科技、缺乏情感智慧,以及隱私和數據安全的倫理問題。為了有效整合LLMs,教育者需具備適應性,培養批判性思維,並重視實踐經驗,以培養既懂科技又具職業倫理的醫療專業人員,應對未來挑戰。 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

大型語言模型(LLMs)在腫瘤學的應用正在改變病人照護的方式。它們能提供個性化的癌症資訊、協助診斷、監測治療進展,並促進後續照護。這些模型的潛在好處包括提高資訊可及性、個性化支持及提升醫療效率。然而,使用過程中也需注意數據隱私、偏見及知情同意等倫理問題。此外,法規方面需建立明確的批准流程、責任界定及持續監測機制,以確保安全與有效性。整體而言,LLMs在腫瘤學的整合需謹慎推進。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)是先進的人工智慧系統,能生成多種內容,應用於醫療保健的病人護理、工作流程、溝通等領域。它們能簡化文檔、改善病人溝通及協助診斷。然而,使用 LLMs 也帶來風險,如錯誤可能影響病人結果,特別是偏見和倫理問題。為了應對這些挑戰,針對特定任務設計的定制 LLMs,透過精心策劃的訓練數據來減少偏見,並採用提示工程、檢索增強生成等方法提升效能。 PubMed DOI

在醫學教育中整合大型語言模型(LLMs)有其優勢與挑戰。這些AI工具能改善資訊獲取與批判性思考,但也可能導致過度依賴及倫理問題。學生和教師需了解LLMs的限制,維護學術誠信,並負責任地管理數據。教師應重視內容質量,而非僅依賴AI檢測。LLMs應作為輔助資源,強調可及性與公平性。教育機構應制定符合其價值觀的指導方針,以支持負責任的LLM使用,並靈活應對科技進步。 PubMed DOI

將大型語言模型(LLMs)應用於醫療教育和臨床管理有很大潛力,但也帶來了一些擔憂。本研究評估了LLMs在醫療教育中的現況,並指出幾個需改進的重點,包括學術誠信、錯誤資訊、資訊完整性、獲取不平等、演算法偏見、道德問題、技術限制及監管不足。研究呼籲未來針對這些挑戰進行深入探討,以提升LLMs在醫療教育中的有效性。 PubMed DOI

將大型語言模型(LLMs)整合進電子健康紀錄(EHRs)中,雖然能提升數據分析和病患照護,但也帶來隱私、法律及操作上的挑戰。主要問題包括病患未經同意的數據使用、缺乏監管、AI醫療失誤責任不明、數據偏見及重用風險。為了保護病患,特別是脆弱族群,臨床醫師應推動病患教育、倫理實踐及健全監督,確保LLMs的使用既安全又有效。 PubMed DOI

將大型語言模型(LLMs)應用於醫療保健有潛力提升病患照護與運營效率,但需謹慎整合,面臨技術、倫理及法規挑戰。 技術上,封閉式LLMs易於部署但可能影響數據隱私;開放式LLMs則可客製化,增強數據控制,但需更多資源與專業知識。倫理上,必須遵循指導方針以保護病患機密性,並確保透明度與責任。法規框架也需建立以保障病患權益。 因此,臨床醫生、研究人員與科技公司之間的合作至關重要,能促進技術穩健且符合倫理的LLMs發展,最終改善病患治療結果。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)在醫療保健中展現出顯著潛力,能增強醫學教育、臨床決策支持及醫療管理。文獻回顧顯示,LLMs可作為虛擬病人和個性化導師,並在醫學知識評估中超越初級實習生。在臨床決策中,它們協助診斷和治療建議,但效果因專科而異。此外,LLMs能自動化臨床筆記和報告生成,減輕醫療人員的負擔。然而,仍需解決幻覺、偏見及病人隱私等挑戰。未來的整合需謹慎,並強調倫理與合作。 PubMed DOI