大型語言模型（LLMs）是強大的人工智慧工具，能根據指示產生各種內容。為確保負責任使用，需要人類監督和道德設計。負責任使用LLMs可增進人類決策和資訊檢索。在醫療領域，它們有潛力改革數據管理。使用者、開發者、提供者和監管機構需共同努力因應LLM帶來的重大影響。 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

這篇文章討論了大型語言模型（LLMs）和人工智慧（AI）在科學寫作中的整合，特別是在醫學文獻的運用。強調了使用LLMs整合資訊和全球知識傳播的好處和挑戰，也提到了潛在問題，如意外抄襲、錯誤資訊、偏見和過度依賴AI。作者提出了確保完整性和責任的AI原則，建議在手稿中報告AI參與的指引，並介紹了一個用於指定AI協助程度的分類系統。強調透明度、作者資格和AI使用中的道德考量，並討論了訪問公平性、AI生成內容中的偏見、作者身份動態和責任問題等議題。建議促進AI開發人員、研究人員和編輯之間的合作，並倡導負責任地使用AI於學術寫作。同時建議定期評估AI對醫學手稿質量和偏見的影響，以確保科學文獻的完整性在AI發展中得以維持。 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

大型語言模型AI在醫療保健領域可能帶來改革，但也引發了對於不良結果責任的疑慮。雖然美國尚無具體LLM AI醫療過失案例，但過去先例可提供法律參考。本文探討臨床醫師使用LLM AI的法律風險，檢視AI醫療過失責任法規，提出政策建議，如FDA演算法透明度、LLM使用同儕審查、侵權改革分享責任。 PubMed DOI

醫學診斷的機器學習進展迅速，未來可能會更多元化且以自然語言為主。這轉變帶來道德挑戰，如信任、透明度、病人權益、醫機合作責任、公平性和隱私。大型語言模型加劇了問題複雜性，臨床評估和企業利益也成挑戰。 PubMed DOI

人工智慧（AI）進步帶來大型語言模型，可應用於腫瘤學，支援臨床、教育和癌症研究。然而，應用前需解決問責、數據準確性和保護等問題。AI技術進步將引發道德和實際困境，需持續評估。本文探討大型語言模型在腫瘤學的應用潛力及相關挑戰。 PubMed DOI

討論了在醫學教育中使用大型語言模型（LLMs）所面臨的道德挑戰，包括對於AI幻覺、隱私風險和透明度問題的擔憂。建議基於八項原則為醫學教育中的LLMs創建一個特定的道德框架，以確保整合LLMs時能負責任且安全，平衡技術進步與道德考量。 PubMed DOI

人工智慧（AI），特別是像ChatGPT這樣的大型語言模型，在醫療保健中扮演著重要角色。雖然它們能提升行政效率並協助醫療人員，但不應取代醫生的關鍵職能。AI應該與醫生合作，處理數據管理和病患溝通，讓醫生專注於診斷和決策。 對於監管和風險管理的擔憂是合理的，因為缺乏監督的AI使用可能導致誤診或病患照護不足。因此，應用AI時必須重視透明度和安全性，增強人類專業知識，而非取而代之。 最終，AI在醫學中的最佳使用方式是建立夥伴關係，讓技術輔助醫療專業人員，改善病患結果並簡化流程。 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