AI和ML在醫學領域扮演重要角色，但對臨床醫師來說，跟上最新進展是挑戰。這份概述有助醫療專業人員了解AI和ML在復甦研究中的應用，包括預測模型、治療異質性、強化學習、語言處理和大規模語言模型。在臨床環境中實施AI和ML需要高質量數據和嚴格驗證。為建立可信賴模型，需解決自我實現預言和反饋迴圈等風險。與專家合作對有效利用AI和ML在復甦研究至關重要。 PubMed DOI

討論臨床藥理學中使用LLMs，並探討人工智慧在生物武器開發的潛在濫用問題。分析現有文獻，討論道德考量和立法，提出風險降低措施。指出人工智慧和LLMs在生物武器製造上的雙重用途性，建議建立可解釋的人工智慧、道德指南和監管框架。雖然整合人工智慧於臨床藥理學有機會，但也引發道德和安全疑慮，需要積極因應。 PubMed DOI

一個供大眾使用的大型語言模型人工智慧的問世引起了教育工作者的興趣和擔憂。人工智慧可以節省時間，但也可能對學術誠信構成威脅。在教育領域中有許多人工智慧的應用機會，但對其對醫療保健的影響提出了疑問。藥學院應該引領討論，探討人工智慧對藥學和教育未來的影響。 PubMed DOI

機器學習（ML）和人工智慧（AI）透過資料分析，有助於轉換資料成癲癇臨床決策的見解。近期ML/AI進展顯示在預測、檢測、區分癲癇與其他疾病、改善腦部活動定位及追蹤治療反應方面有潛力。雖然工具潛力龐大，但效果和安全性仍需進一步研究。未來將ML/AI融入臨床實務可能強化癲癇專家角色，而非取代。 PubMed DOI

生物醫學資訊急速增加，讓臨床醫師和研究人員壓力山大。人工智慧和機器學習正努力處理這些數據，AI語言模型能自動寫作科學文章，但有些問題需要注意。儘管如此，AI技術發展快速，有望幫助處理資訊過多、協助診斷治療，提高研究效率。在運用AI時，人類的監督和責任仍然很重要。 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

像客製化的大型語言模型DELSTAR這樣的人工智慧技術，在臨床藥學研究中具有巨大潛力，可以識別和總結與藥物相關的資訊。這有助於制定更全面的處方指引，改進實踐支援應用程式，提高患者安全性。然而，確保人工智慧技術的準確和穩健使用將是一項挑戰。 PubMed DOI

AI的進步引起各界關注，尤其在醫療領域。AI致力於打造能處理資訊且在重複任務中表現優異的電腦模型，包括監督式和非監督式機器學習、神經網絡和深度學習。自然語言處理對聊天機器人和對話式AI至關重要。AI在醫療保健領域應用廣泛，如通過分析生物測量數據管理高血壓，並透過遠程監測和數字治療提升診斷和治療效果。 PubMed DOI

在醫療保健領域，人工智慧（AI）在抗生素處方的應用逐漸增多。透過機器學習技術，如邏輯回歸和深度神經網絡，臨床決策支持系統（ML-CDSSs）展現出改善抗生素處方的潛力。根據PubMed的研究，抗生素處方過程複雜，ML-CDSSs能正面影響臨床結果，但仍面臨挑戰，包括訓練數據透明度、黑箱模型的解釋需求，以及法律與倫理框架的建立，以確保決策責任。 PubMed DOI

這項研究調查了學生藥劑師對人工智慧（AI）和機器學習（ML）在藥學實務中的看法。研究發現，學生藥劑師對AI/ML持正面態度，但對其應用了解有限。他們認為AI/ML能提高準確性和效率，但也擔心警報疲勞和錯誤的風險。參與者希望能進一步了解這些技術，並希望將其納入藥學教育中。研究強調了藥學實務中整合AI/ML的需求，並呼籲藥劑師、教育機構與AI/ML公司合作，以克服挑戰。 PubMed DOI