AI是熱門話題，人們關心工作、AI失控和偽造影片等問題。AI有狹義和廣義應用，狹義AI常見且可透明應用，廣義AI複雜可能需政府規範。本文討論醫療和生育領域的狹義AI，包括優缺點、挑戰和建議，針對一般大眾。文章提供成功和失敗案例，並提出應對狹義AI機會的框架。 PubMed DOI

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

在醫學領域使用自主人工智慧系統有優點，但也帶來責任、監管和成本疑慮。發展先進語言模型需解決問題，使更複雜人工智慧系統成為可能。討論醫師、醫院和人工智慧技術創造者的責任，監管環境和支付模式也在變化。醫師遵循人工智慧建議有益，開發者需負責。FDA監管確保透明度和監控，支付模式也在調整。自主人工智慧系統或簡化工作流程，讓醫護人員專注病人護理。 PubMed DOI

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

這篇綜述論文探討了醫療人工智慧（AI）的最新進展，特別是基礎模型和大型語言模型的應用。它提出了一個新的分類框架，將模型分為特定疾病、一般領域和多模態三類。論文還指出了數據獲取和增強等挑戰，包括數據量、標註、隱私等問題。此外，還討論了醫療AI模型的評估和監管，強調其在醫療保健中的潛力。最後，論文呼籲持續改進、數據安全和標準化評估，以確保AI在臨床實踐中的有效整合。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）及大型語言模型（LLMs）在健康技術評估（HTA）中的應用越來越受到重視，主要可用於系統性文獻回顧、實證數據分析及健康經濟模型。AI能自動化文獻回顧過程，提高效率；在實證數據方面，能分析大量資料，提供臨床決策的洞見；在健康經濟模型中，則可支持模型的整體發展。然而，這些應用仍面臨科學嚴謹性、可靠性及數據隱私等挑戰，需謹慎整合並持續評估其效益與風險。 PubMed DOI