人工智慧快速進步，如GPT-4和Bard等大型語言模型開發，可在醫療保健領域應用。需謹慎操作，確保安全、道德和病人隱私。監管機構應監督，促使專業人員和病人安全、道德使用。GPT-4提供了分析圖像中文本等功能。本文提出監管機構建議，確保醫療人工智慧技術合法運用。 PubMed DOI

AI在醫療保健領域有重大進展，如OpenAI的ChatGPT。但需注意保護患者隱私、解決偏見問題和維護數據質量。採取同態加密和安全多方計算等策略保護機密性，確保可解釋的人工智慧。合作至關重要，政策制定者、開發人員、醫療從業者和患者需攜手合作，最大化AI在醫療保健領域的效益。 PubMed DOI

生成式人工智慧和大型語言模型像ChatGPT有潛力改變醫療數據管理。研究指出整合這些技術到醫療實務需協作，強調強化學習和人類反饋。雖然面臨道德挑戰，但大型語言模型可改善醫療決策。持續創新在數據處理、模型優化和實施策略至關重要，組織應負責任地應用這些技術以提升醫療品質、安全和效率。 PubMed DOI

在醫療保健領域運用人工智慧技術，如LLMs，能提升效率和決策能力，但需先處理道德問題。本文探討了使用GPT-4和ChatGPT的道德原則，特別關注生成內容可能的不準確性、模型偏見和隱私風險等問題。為解決這些議題，LLMs應在準確的醫學數據集上訓練，需謹慎處理偏見，避免持續傳播有害印象，並需遵守嚴格的隱私協議。著重考量道德問題，負責任且以患者為中心的AI在醫療保健領域的應用可使專業人員和患者皆受益。 PubMed DOI

生成式人工智慧（GAI）和大型語言模型（LLM）已廣泛應用於各個領域，包括醫療保健。GAI在蛋白質結構和藥物發現等任務中有潛力，LLM則在醫療保健領域有多樣應用。區分通用LLM和專為醫療保健設計的模型至關重要，考量到這個領域的廣泛應用和相關出版物。 PubMed DOI

這篇論文討論了生成式人工智慧在醫療保健上的應用，包括診斷、藥物研發、虛擬健康助手、醫學研究和臨床決策。它強調整合生成式AI到醫療系統的優勢與挑戰，並強調解決安全和隱私問題的重要性。這研究提供未來發展生成式AI系統在醫療上的參考，也為考慮採用這些解決方案的組織提供了洞見。 PubMed DOI

2023年，ChatGPT推出後掀起AI熱潮。OpenAI的大型語言模型（LLMs）不提供給安全診所現場使用。各方積極推動LLM民主化，允許本地實施符合隱私規範且適應特定數據。本文探討放射學中本地LLM的潛力，並討論開放與封閉AI領域的發展。初創公司如Meta、Google、X和Mistral AI透過開放模型推動LLM民主化。雖然性能可能不及GPT-4等封閉LLM，但開放LLM在改善診斷報告、與患者互動及從臨床數據庫中提取診斷信息方面展現潛力。 PubMed DOI

生成式人工智慧（GenAI）能創造原創內容，模仿人類思考，對醫療保健等領域影響深遠。不過，它也帶來網路安全的隱憂，如數據隱私、數據中毒、偏見及不準確輸出等問題。為了降低這些風險，建議採取風險緩解策略，強化GenAI的網路安全。此外，了解GenAI的複雜性與風險，對於在醫療產業中發揮其潛力至關重要，能成為變革的推動力。 PubMed DOI

這篇摘要強調生成式人工智慧和大型語言模型在醫療保健中的重要性，指出它們能提升病人護理、研究及行政效率。不過，這些技術也帶來了安全和倫理挑戰，需採取全面措施以保障數據隱私和倫理使用。提出的AI醫療聊天機器人部署流程，專注於隱私保護技術和持續安全評估，以建立醫療應用中的信任與韌性。這種方法對於在敏感環境中最大化AI的好處並降低風險至關重要。 PubMed DOI

這項研究評估了紐約大學朗戈健康中心使用一款私人生成式人工智慧應用程式（GenAI Studio）的情況。六個月內，超過1007名員工申請使用權限，並在研究和臨床部門中活躍使用。使用者普遍認為這個工具易於操作，主要用於寫作、編輯、摘要、數據分析和創意發想。不過，使用上也面臨提示構建的困難及API限制等挑戰。研究顯示對GenAI的興趣強烈，並強調員工培訓在醫療環境中成功實施此技術的重要性。 PubMed DOI