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展望2034年,數位科技,特別是人工智慧(AI),將帶來重大變革,影響醫療、臨終關懷及高等教育等領域。AI能提升醫師的溝通技巧,透過模擬困難對話,讓醫療人員在安全環境中練習,增進同理心與病患互動。此外,AI的語言理解能力將改善病患與醫療提供者的溝通,確保照護更具個人化。總之,AI將在提升醫療與教育的溝通品質上扮演關鍵角色,促進更具同理心的照護方式。 PubMed DOI


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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

大型語言模型(LLMs)有潛力幫助醫生診斷和改善與患者溝通,提升醫療品質。然而,數據隱私、數位素養不足及整合到臨床工作流程的挑戰限制了應用。為了充分發揮潛力,必須培訓醫護人員使用LLMs,並促進跨學科研究,將人工智慧轉化為智慧增強。 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