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

這篇論文從原則主義的角度探討大型語言模型（LLMs）在醫療中的倫理影響，強調四個關鍵原則：行善、不傷害、自主權和正義。 1. **行善**：LLMs能協助行政工作及提供臨床決策資訊，改善病人治療結果。 2. **不傷害**：使用LLMs有風險，需制定有效的風險管理策略。 3. **自主權**：若LLMs影響病人護理，應告知病人以獲得知情同意，並提供替代方案。 4. **正義**：LLMs可標準化護理，減少偏見，改善資源不足地區的醫療技能，解決健康不平等問題。 總結認為，若妥善管理風險，LLMs的使用在倫理上是合理的。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）在醫療保健中有潛力提升診斷準確性和個性化治療，但其快速且未受監管的使用引發了多項倫理問題。主要問題包括AI可能產生誤導性資訊，導致誤診，強調了醫師監督的重要性。此外，許多大型語言模型缺乏透明度，可能削弱病人和醫療提供者的信任。AI的監管不足也使得病人數據安全和合成數據的有效性成為挑戰。為確保AI的安全使用，需建立嚴格的數據安全標準和跨學科的監督機制，以保障病人的安全和信任。 PubMed DOI

將大型語言模型（LLMs）整合進電子健康紀錄（EHRs）中，雖然能提升數據分析和病患照護，但也帶來隱私、法律及操作上的挑戰。主要問題包括病患未經同意的數據使用、缺乏監管、AI醫療失誤責任不明、數據偏見及重用風險。為了保護病患，特別是脆弱族群，臨床醫師應推動病患教育、倫理實踐及健全監督，確保LLMs的使用既安全又有效。 PubMed DOI