人工智慧改變臨床醫師的工作方式，新技術讓即時回應成為可能。臨床醫師常在面對嚴重疾病時感到挑戰，緩和醫療專家短缺。文章討論利用人工智慧聊天機器人協助非專業醫師溝通的潛力，並提及倫理與實際考量。雖然單靠人工智慧溝通或許不夠，但可協助培訓臨床醫師有效與患者溝通嚴重疾病。 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

這篇文章探討了醫療腫瘤學中，人工智慧（AI）在自動文本分析的最新進展，特別是自然語言處理（NLP）的重要性。大型語言模型在解答醫療問題上表現突出，並介紹了如預後評估、治療建議等新應用。作者呼籲啟動全球臨床評估，以驗證AI決策支持系統的有效性，並解決潛在偏見。他們強調在推進病人護理時，必須保持科學的嚴謹性。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI），特別是大型語言模型（LLMs），在多發性硬化症（MS）管理上展現出重要潛力。近期的進展顯示，LLMs能生成和理解類似人類的文本，能在多發性硬化症護理中發揮作用。雖然AI在影像學和疾病分類的應用受到關注，但LLMs在多發性硬化症管理的具體應用仍在起步階段。 LLMs可透過臨床決策支持系統協助醫療提供者選擇適當療法，並分析真實世界數據以促進研究。此外，虛擬導師可為醫生和患者提供個性化教育。這篇評論旨在概述LLMs在多發性硬化症管理的應用，並探討未來研究及監管挑戰。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在專業考試中表現出色，讓人對其在臨床實踐中的應用感到興奮。不過，這需要臨床醫師技能的轉變。我們的回顧指出，醫療專業人員需發展以下能力： 1. **跨學科訓練**：結合醫學知識與AI技術的理解。 2. **批判性思維**：評估AI生成內容的能力。 3. **溝通技巧**：有效與患者及團隊溝通AI見解。 4. **倫理與專業精神**：重視AI使用的倫理影響。 5. **適應能力**：持續學習以跟上AI進步。 這些領域的重視將幫助醫師有效利用LLMs，提升患者治療結果並降低風險。 PubMed DOI

人工智慧（AI），特別是大型語言模型（LLMs），逐漸融入疼痛醫學的教育中。本研究評估了AI在培訓專業人員的優缺點。文獻指出AI的優勢包括易用性、影像解讀協助、技能訓練及個性化學習，但也面臨回應不一致、人際技能發展不足及教育不平等等挑戰。 在初步的品質改善專案中，測試了三個LLMs，結果顯示ChatGPT Plus表現最佳，正確回答16題。雖然AI在疼痛醫學教育中展現潛力，但仍需進一步研究以克服現有限制，並謹慎使用AI作為輔助工具。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在生成式人工智慧上有重大進展，能根據文本提示產生連貫的語言。在醫學教育中，LLMs展現了提升學習體驗、提供個性化輔導、生成教育內容及模擬病患互動的潛力。不過，隨著技術快速演變，準確性、倫理影響及錯誤資訊的擔憂也隨之而來。隨著LLMs能力的持續提升，其在醫學教育的應用可能會擴大，因此需要不斷評估與調整，以確保其有效且負責任地使用。 PubMed DOI

這篇文獻回顧探討了人工智慧（AI）在醫療溝通中的應用，特別是大型語言模型（如ChatGPT）的整合。文中指出，AI能改善病患與醫生的互動，克服語言障礙，並提供同理心的回應。研究顯示，AI在提供清晰準確資訊方面表現優異，甚至有時超越人類醫生。不過，AI生成內容的不準確性和「幻覺」問題仍需解決，這需要持續改進演算法。文章強調AI在健康溝通中的潛力，並呼籲進一步研究與政策發展，以應對相關風險。 PubMed DOI

在醫學教育中整合大型語言模型（LLMs）有其優勢與挑戰。這些AI工具能改善資訊獲取與批判性思考，但也可能導致過度依賴及倫理問題。學生和教師需了解LLMs的限制，維護學術誠信，並負責任地管理數據。教師應重視內容質量，而非僅依賴AI檢測。LLMs應作為輔助資源，強調可及性與公平性。教育機構應制定符合其價值觀的指導方針，以支持負責任的LLM使用，並靈活應對科技進步。 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