人工智慧（AI）正在快速改變生物醫學研究，加速解決問題並分析龐大數據。AI在藥物設計、毒理學和材料辨識上的應用，有潛力改革科學研究的設計、數據分析和溝通方式。像ChatGPT和Perplexity這樣的大型語言模型改變了科學家之間的互動和溝通方式。雖然AI帶來好處，但也有風險，例如保密性不足和潛在偏見。本評論討論了AI對生物醫學研究現況和未來影響，並強調了需要考慮的利弊。 PubMed DOI

人工智慧（AI）模擬人類智慧，深度學習是其一部分，利用人工神經網絡。AI在影像分析、語言處理等方面有用，但也引發安全和就業問題。在醫療領域，AI可提高效率，但需安全標準。必須有規範確保負責任使用AI。歐盟的AI法案是處理規範問題的法律框架。結合AI與人類特質是未來醫療進步的關鍵。 PubMed DOI

藥物不良反應在醫療保健中很重要，FDA用人工智慧評估報告。但人工智慧演算法開發和應用有挑戰，專家對演算法的信任很重要。創新擴散理論解釋為何有些人接受人工智慧，有些不。臨床醫師對藥物事件決策不清，難開發可信人工智慧。未來研究應改善因果推論、演算法不確定性、可重複性，並明確因果推論認知框架，增進人們對藥物安全人工智慧的信任。 PubMed DOI

這項研究探討人工智慧（AI）在醫療領域的風險，並提出政策建議以減輕這些風險，同時發揮AI的優勢。AI若正確使用，能對醫療產生重大影響，但其快速普及也帶來倫理、法律及社會問題。研究指出，數據偏見可能導致護理不平等，且AI的可解釋性和問責性問題可能影響病人安全。報告建議提高醫療人員的AI素養、加強隱私保護，並將倫理原則融入AI設計，以確保負責任且公平地使用AI，提升醫療品質。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如GPT-4在醫療領域的應用帶來了機會與挑戰。雖然它們能提升醫療服務與病人照護，但也引發了監管與安全問題，如高變異性、缺乏可解釋性及AI幻覺風險等，讓美國和歐盟的醫療器械批准過程變得複雜。儘管如此，基於LLM的醫療應用已進入市場，顯示出監管的空白。迫切需要針對LLM特性建立框架，並加強法規執行，以免延誤對病人的保護，影響其在醫療建議上的潛力。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）在醫療保健中有潛力提升診斷準確性和個性化治療，但其快速且未受監管的使用引發了多項倫理問題。主要問題包括AI可能產生誤導性資訊，導致誤診，強調了醫師監督的重要性。此外，許多大型語言模型缺乏透明度，可能削弱病人和醫療提供者的信任。AI的監管不足也使得病人數據安全和合成數據的有效性成為挑戰。為確保AI的安全使用，需建立嚴格的數據安全標準和跨學科的監督機制，以保障病人的安全和信任。 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

醫療數位轉型正快速發展，提升了服務品質和健康資訊的可及性，並減輕了醫療提供者的負擔。數據和人工智慧（AI）在此過程中扮演關鍵角色，特別是醫療AI，正從特定任務擴展為更通用的應用。大型語言模型被用來整理醫學知識，並重塑醫學科學。新方法「AI for Medical Science」透過預測模型來預測疾病，專注於「狀態」而非僅是症狀，能提高診斷準確性，推進P4醫學的發展。 PubMed DOI

這篇論文探討人工智慧（AI）在醫學研究中的重要性，特別是在撰寫研究論文方面。AI能協助數據分析、提供寫作支援，並提升出版效率。研究依據PRISMA指導原則，搜尋了多個資料庫，找到截至2023年10月的相關文獻。AI工具如ChatGPT能生成草稿，但也引發內容所有權和偏見的倫理問題。論文強調研究人員、出版商與AI開發者需合作建立倫理標準，並提到AI在婦產科和藥物研究中的應用。儘管AI帶來優勢，持續的研究與倫理指導仍然重要，以確保負責任地使用AI。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在醫學領域的發展迅速，主要得益於大量生物醫學數據和創新演算法。它的應用範圍不斷擴大，從輔助診斷到預測疾病進展，促進個人化醫療的實現。像ChatGPT這樣的語言模型引起醫學界的關注，雖然使用方便，但在醫療環境中的可靠性仍需考量。這篇綜述探討了醫學AI的關鍵概念、數據來源及常見的研究陷阱，並分析了技術轉變的實際與倫理影響，強調醫療界需有效整合這些工具。 PubMed DOI