這項研究顯示生成式人工智慧，特別是OpenAI的GPT-4 Turbo API，在提升放射學訓練方面的潛力。研究發現，這個AI模型能檢測到的差異明顯多於專業放射科醫師，顯示其在傳統審查中可能被忽略的改進空間。雖然AI在差異檢測上表現優異，但在評分一致性上仍有改進空間。生成的教學要點在85%的案例中被認為適當，顯示其教育價值。未來研究可著重於提高模型準確性及評分者一致性，並探討AI反饋對實習生的長期影響。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）在文本轉視頻（T2V）方面的快速發展，將對醫療保健帶來深遠影響。本文探討了T2V AI模型的應用、挑戰及未來展望，特別是2024年推出的Sora Turbo和Veo 2等平台，這些技術能提升病患教育、醫學訓練及遠距醫療的質量。 研究顯示，T2V模型可提供個性化病患教育和標準化訓練，但仍面臨錯誤資訊、隱私及倫理等挑戰。未來若能解決可及性問題，並促進醫療系統與AI開發者的合作，將有助於提升全球醫療的效率與公平性。 PubMed DOI

這篇論文探討生成式人工智慧（GenAI）對研究生醫學教育（GME）的影響，指出其帶來的機會與風險。機會包括減輕電子健康紀錄的負擔、增強臨床模擬、個性化教育、支持研究與分析，以及改善臨床決策。不過，論文也提到風險，如AI輸出不準確、過度依賴AI資訊、學術誠信問題、潛在偏見及隱私風險。隨著GenAI技術的進步，理解其優缺點將變得相當重要。 PubMed DOI

這篇論文探討人工智慧（AI）在醫學，特別是學術外科中的重要性，強調其在影像識別、臨床決策和行政任務的應用。大型語言模型如GPT-4和Google的Bard在文本生成上帶來變革，能協助外科醫生撰寫手稿和申請補助。不過，AI的使用也引發了偏見、透明度和智慧財產權等倫理問題。論文回顧了AI的運作、潛在偏見及其負責任使用的重要性，並提出在學術和臨床環境中應強調透明度和倫理訓練的指導方針。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI），特別是大型語言模型（LLMs），在生物醫學和健康領域的專業環境及教育中影響深遠。研究顯示，LLMs在醫學執照考試、臨床問題解答等方面表現不亞於人類。這篇評論強調了LLMs的成就，並探討了可能妨礙專業知識和技能發展的挑戰，提供最佳實踐建議以應對這些問題。儘管存在挑戰，學生和教職員理解並運用這項技術仍然至關重要。 PubMed DOI

Sora™ 這類 AI 影片生成技術，能用文字創造真實情境，對護理教育和病人照護很有幫助。但也有內容不正確、倫理疑慮和偏見等風險，可能影響病人安全。要安全應用，需解決操作和內容問題，並加強醫護與 AI 開發者合作。 PubMed DOI

生成式AI能根據學到的知識，創造新穎且逼真的資料，對提升肌肉骨骼醫療影像品質、自動化紀錄、手術規劃和個人化溝通很有幫助。不過，目前臨床應用還有幻覺、偏誤、倫理和透明度等挑戰需克服。 PubMed DOI

這篇文章用簡單易懂的方式，介紹生成式AI在醫療上的應用，像是合成資料、臨床紀錄和診斷輔助等。雖然這些技術很有潛力，但目前還有知識落差、虛構內容、偏見、透明度不足和法規倫理等問題。作者強調，生成式AI不會取代醫師，但醫療人員了解這些工具很重要。 PubMed DOI

像 ChatGPT、Gemini、Claude 這類生成式 AI，能大幅簡化醫學教育裡虛擬病人模擬的製作流程，像是自動產生病人圖片、臨床報告和評量題目，幫老師省下不少時間和資源。雖然現在還有些限制，但這些 AI 進步很快，未來會讓模擬內容更真實、效率更高，也能提升學生的參與感。 PubMed DOI

大型語言模型能幫助放射科減輕工作量，但還有像是亂編內容和資訊來源不明的問題。結合RAG技術能提升可靠性，但面對大量或複雜資料時還需改進。本文回顧LLMs最新進展及放射科應用案例，並提出未來研究方向。 PubMed DOI