人工智慧在藥物研發有潛力提升效率和準確性，但需注意數據品質、道德問題和限制。本文探討了人工智慧在藥物研發的優勢、挑戰和缺點，提出了克服障礙的策略。討論了數據擴增、可解釋的人工智慧、整合傳統方法等議題。評論指出人工智慧在藥物研發中的潛力，並提供實現這一潛力的見解。文章旨在測試ChatGPT協助人類作者撰寫評論文章的能力，人類作者將精煉人工智慧生成的內容以符合科學標準，同時討論利用人工智慧的優勢和限制。 PubMed DOI

大型語言模型的AI工具展現了機器自主生成知識的潛力，是通往通用人工智慧的重要一步。機器能理解文獻、解釋數據、提出科學問題。雖然AI能自學，但人類協助可加速學習，如模擬人類分析數據或辨識模式。個人AI助理可協助用戶，尤其在特定任務，如材料科學研究。 PubMed DOI

人工智慧，特別是大型語言模型（LLMs），現在被廣泛運用，因為能跟人類溝通。透過大量網路資料訓練，LLMs能產生各種專業文本。研究指出，GPT-4能在不到一小時內寫出完整的藥學手稿。雖然LLMs在科學研究有潛力，但仍需要人類參與，如參考文獻和數據驗證。該研究探討了將LLMs融入科學研究的優勢和挑戰。 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

藥物開發費用高達25億美元，討論了調整現有分子和創造新分子兩種方法。人工智慧在藥學領域帶來革命，尤其生成式人工智慧在藥物發現中備受矚目。探討了不同生成式人工智慧模型、應用、挑戰及潛力。強調了商業合作夥伴在藥物發現中的重要性。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在醫學和生命科學的寫作中越來越受到重視，雖然它能簡化手稿創作，但也引發了倫理和限制的討論。醫療專業人員對AI工具的使用迅速增加，顯示出理解這項技術影響的重要性。現代對話式AI具備優秀的上下文理解能力，能根據大量語言數據進行學習和適應。隨著AI技術的進步，謹慎整合並考量其潛在好處與倫理影響變得相當重要。 PubMed DOI

人工智慧（AI）正在改變科學研究，像是蛋白質摺疊和文獻摘要等領域，但在天然產品研究中的應用卻受到限制。這主要是因為數據多樣且不平衡，分散在不同資料庫中，影響了深度學習模型的效能。為了解決這個問題，作者提議建立一個知識圖譜，整合天然產品數據，幫助開發更能模擬科學家決策過程的AI模型，並讓更多人能夠獲取這些數據，提升AI在該領域的應用。 PubMed DOI

這篇論文深入分析了AI在藥物開發中的進展，特別是針對小分子、RNA和抗體的應用。它探討了AI如何融入藥物開發流程，並回顧了目前臨床試驗中的藥物。論文指出，至今尚無AI設計的藥物獲得監管機構批准，並建議利用大型語言模型和擴散模型來克服這一挑戰。總體而言，論文強調了AI在藥物發現中的潛力，同時也討論了這個快速發展領域的挑戰與未來機會。 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

這篇評論探討了人工智慧（AI）在癌症研究中的雙重角色。一方面，AI工具如人工通用智慧（AGI）和生成式AI（GenAI）提升了研究效率，幫助科學家在腫瘤分析和治療預測上取得進展，對癌症患者的研究價值有正面影響。另一方面，過度依賴AI可能削弱人類的創造力、批判性思維和抽象能力，影響科學的突破性發現。總之，雖然AI能提升癌症研究的生產力，但也帶來創造性和批判性思考的風險。 PubMed DOI