使用大型語言模型（LLMs）如GPT系列可提升醫學教育品質，但需注意演算法偏見、抄襲、錯誤資訊等挑戰。整合LLMs需謹慎，以確保教學效果。本文探討LLMs在醫學教育的機會與挑戰，提供未來有效運用人工智慧的建議。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）有潛力改變醫學，提升診斷和臨床決策。成功整合需要應對醫學領域的挑戰，包括遷移學習、微調、強化學習、跨學科合作、教育、評估、倫理、隱私和法規。透過全面方法和跨學科合作，LLMs能負責任地融入醫療實踐，造福患者並改善健康結果。 PubMed DOI

人工智慧有潛力改變醫療保健，但應用一直受限。大型語言模型（LLMs）改變現況，容易取得並由臨床醫師測試。LLMs在醫療保健中可簡化任務、改善病人教育。學員可在塑造LLMs未來中扮演關鍵角色，幫助開發符合教育需求的模型。與學生和教育工作者合作，負責任地整合LLMs到下一代醫學教育中，至關重要。 PubMed DOI

人工智慧，尤其是大型語言模型（LLMs），對急診護理工作流程和決策有改善作用。目前對LLMs在急診醫學的研究意見不一，需要一個全面的框架來了解其應用。這篇文章探討了LLMs在急診醫學的現況，並提出未來研究方向。經分析43篇論文，發現LLMs可強化臨床決策、提升效率、引起道德關注，並促進醫學教育。LLMs有潛力改變急診護理，但仍需進一步研究驗證其應用、建立負責任使用標準、解決道德問題，並提升醫護人員對人工智慧的認識。合作努力是安全有效整合LLMs於急診醫學中的關鍵。 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

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

這篇論文探討大型語言模型（LLMs）對醫學學習者學術寫作的影響。雖然LLMs能提升寫作效率，但可能妨礙學生和住院醫師發展重要的研究與寫作技能。研究分析了多種來源，尋找在醫學教育中整合生成式人工智慧的最佳實踐，並提出檢測學術作品中AI參與的策略，如直接詢問、評估內容一致性等。作者強調導師需負責指導學習者負責任地使用LLMs，確保他們在利用新技術的同時，發展必要的技能，並為教育工作者提供合乎倫理的使用框架。 PubMed DOI