GPT-3是一個先進的AI模型，即使訓練數據有限，也能表現出色。在醫療保健領域應用GPT-3需考慮成本、偏見、評估等因素。在美國，遵守法規、建立信任、推廣使用是影響其應用的關鍵。醫療專業人員和決策者可參考這觀點，有效運用GPT-3等AI工具於臨床實踐。 PubMed DOI

討論了大型語言模型（LLM）如ChatGPT在醫療保健領域的應用和限制。儘管AI語言模型展現印象深刻能力，但在現實中，特別是在複雜領域如醫學中，仍存在不確定性。論文探討了在臨床實踐、科學寫作、醫學潛在濫用及討論公共衛生議題方面使用ChatGPT的可行性。強調了在醫學領域中教育人們正確使用和了解AI語言模型的必要性和風險。 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

在醫療保健領域運用人工智慧技術，如LLMs，能提升效率和決策能力，但需先處理道德問題。本文探討了使用GPT-4和ChatGPT的道德原則，特別關注生成內容可能的不準確性、模型偏見和隱私風險等問題。為解決這些議題，LLMs應在準確的醫學數據集上訓練，需謹慎處理偏見，避免持續傳播有害印象，並需遵守嚴格的隱私協議。著重考量道德問題，負責任且以患者為中心的AI在醫療保健領域的應用可使專業人員和患者皆受益。 PubMed DOI

LLMs（例如GPT和BERT）在醫療保健領域有應用潛力，但也帶來偏見、隱私擔憂和道德困境。研究指出，使用變壓器模型可提高效率，但也帶來挑戰，如偏見、可審計性和隱私風險。醫療專業人員需要具備專業知識，面對道德困境，並可能影響患者護理中的人際互動。必須進行全面培訓以因應系統操作和數據解釋的需求。 PubMed DOI

這份研究探討了大型語言模型（LLMs）和生成式人工智慧（AI）在遠距醫療中的應用，並強調了AI倫理的重要性。雖然LLMs有潛力，但透明度、可解釋性、人權和爭議性等議題仍需更多研究。該研究提供了對LLMs在遠距醫療中應用的見解，並提出了未來研究方向，以推動負責任的AI使用。 PubMed DOI

討論了大型語言模型（LLMs）如GPT-4和Google的Gemini在支持心理治療方面的潛力。提出了將LLMs融入心理治療的方法，包括技術整合、應用範疇、發展建議。目標是透過LLMs提升心理保健的可及性和個人化治療，同時應對將人工智慧運用於臨床心理學的風險和挑戰。 PubMed DOI

近期LLMs如ChatGPT在醫療保健領域受歡迎，但也帶來安全和倫理風險。為因應此挑戰，提出新方法評估LLMs在臨床護理中的可行性，強調安全、個人化護理和倫理。透過跨學科知識整合和文獻回顧，確定關鍵評估領域。由專家進行同行評審，確保科學嚴謹。在臨床腫瘤護理中評估九種LLMs後，有些被推薦使用，有些謹慎使用或不可使用。推薦使用特定領域的LLMs可支持醫療專業人員的決策。 PubMed DOI

醫療保健領域正透過AI和ML不斷進步，物理治療師正經歷重大轉變。AI是創新機會，非威脅。LLMs如ChatGPT和BioMedLM提供人類般表現，但在物理治療中面臨準確性挑戰。物理治療師可從訓練LLMs中受益，簡化任務、全球連結和個人化治療。觸感和創造力仍重要。強調治療師參與AI模型塑造，重視道德使用和人類監督，將AI視為合作夥伴，確保數據準確性，解決挑戰。 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