這篇論文探討人工智慧（AI）在醫學研究中的重要性，特別是在撰寫研究論文方面。AI能協助數據分析、提供寫作支援，並提升出版效率。研究依據PRISMA指導原則，搜尋了多個資料庫，找到截至2023年10月的相關文獻。AI工具如ChatGPT能生成草稿，但也引發內容所有權和偏見的倫理問題。論文強調研究人員、出版商與AI開發者需合作建立倫理標準，並提到AI在婦產科和藥物研究中的應用。儘管AI帶來優勢，持續的研究與倫理指導仍然重要，以確保負責任地使用AI。 PubMed DOI

前列腺癌是男性癌症死亡的主要原因，因此準確診斷非常重要。多參數磁共振影像（mpMRI）因其高解析度成為關鍵診斷工具，但主觀解讀和讀者之間的變異性仍是挑戰。最近，人工智慧（AI）被視為增強mpMRI診斷能力的有力方法，透過自動化影像分析來改善檢測和風險分層。儘管AI模型展現潛力，但臨床應用仍需更多驗證研究。未來，結合影像與臨床數據的多模態方法，將在個性化診斷和治療中扮演重要角色。 PubMed DOI

這篇評論探討了人工智慧（AI）在小兒泌尿科的應用，強調了醫生可用的工具和新興技術。AI在影像分析和臨床預測方面的應用，能提升病人諮詢及風險評估，並協助開發遺尿症的治療方案。雖然像ChatGPT這樣的語言模型在病人教育上有潛力，但目前尚無法完全取代人類互動。總體來看，AI和機器學習在小兒泌尿科的應用仍在探索中，未來可能對醫療實踐帶來重大影響。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在醫學上已經有很大進展，尤其是機器學習和大型語言模型，但在性醫學的應用還不夠深入。本研究透過MeSH關鍵字進行全面搜尋，總結AI在性醫學的現狀。研究者從PubMed和MEDLINE篩選出905篇文章，最終納入69篇進行系統性回顧。結果顯示，AI在診斷性傳播疾病、性功能障礙和不孕不育方面有效，並在預測性別和診斷性取向上有潛力。儘管AI提供可及性和保密性，但仍缺乏人類醫療提供者的同情心和專業知識，未來需進一步研究以發揮其潛力。 PubMed DOI

這篇文獻回顧探討了人工智慧（AI）在臨床醫學的應用，分析了2024年發表的254篇文章中83篇基於證據的研究。由於研究較新，無法進行全面的統合分析，因此重點在於AI在鑑別診斷、癌症治療建議、考試測驗及臨床影像等領域的角色。回顧中也總結了評估AI表現的驗證技術，並提醒讀者注意生成式AI的潛在風險，如提供不準確資訊及高估AI結果的有效性，這對醫療決策至關重要。 PubMed DOI

這篇評論探討了人工智慧（AI）在臨床試驗，特別是炎症性腸病（IBD）中的潛力。AI能標準化疾病評分，提升評估準確性，並自動化繁瑣的研究任務。影像分析的進展讓AI在內視鏡檢查和組織學上能與專家相媲美，提供更快、更準確的結果。此外，AI還能更精確地量化疾病特徵。大型語言模型和生成式AI也在簡化從電子健康紀錄中提取數據的過程，改善患者預後預測。這篇評論將探討目前的AI工具及其在IBD臨床試驗中的未來機會。 PubMed DOI

慢性腎臟病（CKD）是全球公共健康的重大挑戰，導致心血管疾病和死亡率上升。為了改善CKD管理，這篇回顧分析了2014至2024年間41篇文章，探討人工智慧（AI）在早期檢測、風險預測、治療建議及病人護理中的應用。研究顯示，AI能有效提升病人結果，但實施過程中面臨數據質量、模型準確性及工作流程整合等挑戰。成功整合AI需醫療界、研究者及監管機構的合作，以確保病人安全和法律合規。 PubMed DOI

這篇系統性回顧整理了2020到2025年間，AI數位分身在攝護腺癌病理學的應用進展，像是提升診斷、預測和個人化治療。文中也點出即時資料整合、可解釋性和臨床驗證等挑戰，並建議未來可結合多模態資料和大型語言模型，協助精準醫療發展。 PubMed DOI

AI在婦產科醫學應用越來越廣，像機器學習和ChatGPT能提升診斷和治療效率，也幫助循證醫療。不過，大家還是會擔心AI的準確度和可靠性。AI應該當作醫師的輔助工具，不能完全取代臨床判斷。未來會持續強化個人化醫療，AI應用也會越來越普及，幫助改善病患照護品質。 PubMed DOI

AI 在臨床試驗風險評估的應用越來越多，2013 到 2024 年有 142 篇相關研究，運用機器學習、深度學習和因果推論來預測安全性、療效和作業風險。資料來源多元，近期也開始用大型語言模型。雖然部分模型表現很好，但還是有偏誤、驗證不足和資料品質等問題。整體來說，AI 有助於提升臨床試驗的安全性和效率，特別是在風險監控方面很有潛力。 PubMed DOI