整合人工智慧於醫療保健領域，如ChatGPT結合語音及影像辨識，或許能改變醫療方式。專業人士可運用ChatGPT處理複雜病例，病患也可透過它辨識醫療問題。然須克服音質及資安挑戰。從過去經驗學習，可助克服挑戰。持續改進及AI開發者與醫療專業合作至關重要，以最大化好處並降低風險。 PubMed DOI

專家和倡導者聚集在「人工智慧在原發性免疫缺陷疾病中的應用」會議上，討論如何運用人工智慧和機器學習來診斷和管理免疫系統疾病。討論加速診斷、數據收集挑戰、人工智慧解讀健康記錄、倫理考量等議題。人工智慧工具已幫助識別免疫系統疾病新警訊，但數據限制和偏見仍是挑戰。倫理、數據保護和合作對成功整合人工智慧至臨床實踐至關重要。 PubMed DOI

研討會討論人工智慧在生物醫學領域的應用，包括放射組學、分子結構、蛋白質-配體相互作用和醫學決策。強調語言模型生成分子結構和醫學決策的道德考量，並整合多組學和臨床數據揭示低劑量電離輻射的健康影響。未來將持續舉辦研討會，專注於低劑量輻射防護研究中的人工智慧應用。 PubMed DOI

這篇文章探討了人工智慧，特別是大型語言模型（LLMs），在解決治療壓力和創傷相關問題的專業人員短缺方面的潛力。文章指出，LLMs能增強診斷評估、生成臨床筆記及提供治療支持。作者強調，克服在臨床環境中部署這些模型的挑戰很重要，包括確保AI系統的多元代表性，以避免護理資源的差異。此外，還需採用保護隱私的訓練方法，保障病人數據，同時利用公共數據集提升模型表現。 PubMed DOI

NYU Langone Health 的 Prompt-a-thon 是一個創新的醫療群眾外包活動，專注於生成式人工智慧（GenAI）。活動旨在提升 AI 的流暢度，並促進跨學科合作，包含教育課程和實作工作坊，參與者可使用真實醫療數據進行實驗。調查顯示，參與者對使用 GenAI 的信心提升，並更願意在同事中推廣。整體反應良好，技術問題少，參與度高，為未來將 GenAI 整合進醫療環境提供了寶貴見解。 PubMed DOI

這項研究探討了人工智慧模型，特別是ChatGPT和Perplexity AI，在評估聲音病理的有效性。研究比較了這些AI的聲音障礙評估與專家聽覺評估，分析了50名成人聲音障礙患者的資料。結果顯示，AI評估與專家評估之間並無顯著一致性（Cohen's Kappa, p = 0.429），而AI模型之間的診斷則有低度正相關（r_s = 0.30, p = 0.03）。總體來看，研究指出人工智慧可能不適合作為聲音護理團隊評估聲音障礙的工具。 PubMed DOI

2023年12月7日，意大利人工智慧醫學學會（SIIAM）舉辦首次年會，成為將AI融入意大利醫療系統的重要里程碑。會中舉行的合作工作坊，聚集了51位來自醫學、工程、數據科學及法律等領域的專家，討論如何利用大型語言模型（LLMs）改善慢性病患者的遠程監測及醫療溝通。參與者還探討了機器學習在兒科急診的應用及推動AI在偏遠地區醫療的教育倡議，展現了AI改變醫療的潛力與願景。 PubMed DOI

這篇手稿探討了人工智慧（AI）在電子健康紀錄（EHRs）實施科學中的創新應用。由15位專家組成的小組討論了EHRs如何協助實施策略與結果，並利用ChatGPT整理討論筆記，形成初步手稿，後續由參與者修訂。小組指出EHRs能支持的具體策略與指標，並強調需隨技術進步調整實施科學。雖然ChatGPT的摘要提供了概覽，但缺乏深度，需大量編輯以符合文獻。研究顯示EHRs在實施科學中的潛力，並強調對資訊學與實施專業知識的需求，顯示人類監督的重要性。 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

2024年在盧布爾雅那舉行的AUTO14雙年國際自體免疫大會，為醫學界提供了探討最新進展的平台。會議中，人工智慧（AI）成為焦點，特別是ChatGPT與專家們的辯論，討論了多個臨床案例，包括血管炎。ChatGPT在臨床決策上與專家一致，並強調長期使用類固醇的患者需注意骨質疏鬆預防。大會還涵蓋了自體免疫疾病的多個主題，如感染影響及COVID-19疫苗的討論，並將報告內容整理成不同部分，方便查閱。 PubMed DOI