AI工具如ChatGPT可幫助改進研究論文，但要注意準確性、責任性和作者身份透明度。基因組算法能快速分析基因數據，找出疾病突變和治療方法。與非人類作者合作可促進跨學科研究，但要注意算法偏見風險。學者應處理道德問題，對抗偏見，確保研究完整性。重要的是學者認識問題，採取預防措施，避免AI算法偏見，獲得可靠和道德結果。 PubMed DOI

AI在醫療保健領域有重大進展，如OpenAI的ChatGPT。但需注意保護患者隱私、解決偏見問題和維護數據質量。採取同態加密和安全多方計算等策略保護機密性，確保可解釋的人工智慧。合作至關重要，政策制定者、開發人員、醫療從業者和患者需攜手合作，最大化AI在醫療保健領域的效益。 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

討論NLP人工智慧模型研究時，需注意道德問題如偏見、抄襲、數據隱私、內容準確性、提示和內容生成，以及訓練數據品質。為因應這些挑戰，研究者應使用多元訓練數據、確保歸屬與隱私、定期測試準確性、運用適當提示與技術，並保持高品質訓練數據。遵守道德標準對維護NLP研究品質與完整性至關重要。 PubMed DOI

審查委員會(IRB)因為工作人員經驗不足，被批評批准研究計畫時出現延遲。研究指出，大型語言模型(LLMs)有助於提升IRB成員的審查效率。四個LLMs在案例研究中被測試，顯示在評估資格、易受傷害性、知情同意、風險效益分析和安慰劑使用等方面具有潛力。雖然LLMs在某些方面遇到困難，但在多次提示下有所改善。總的來說，LLMs有助於識別研究中的倫理關切並提高IRB的效率。 PubMed DOI

這篇評論探討了在醫療領域使用像 ChatGPT 這類 AI 模型進行寫作輔助所面臨的倫理問題。儘管技術先進，但仍有不準確、缺乏上下文理解等問題。此外，隱私、數據安全、透明度、偏見和著作權等議題也令人擔憂。評論強調遵循規範和透明度的重要性，若能妥善管理這些挑戰，AI 模型將能在寫作上提供有價值的支持。 PubMed DOI

這篇評論探討了人工智慧（AI），特別是像ChatGPT和ATLAS.ti等工具，對HIV相關行為質性研究的影響。它指出AI在編碼質性數據上有變革潛力，對理解HIV感染者的生活經驗至關重要。不過，評論也提醒使用AI編碼時需謹慎考量其優缺點，並呼籲研究者反思研究問題、認識論框架和目標。雖然AI在某些情境下能帶來好處，但必須與研究的具體目標和哲學基礎相符，以確保結果的意義和準確性。 PubMed DOI

在腫瘤學中，聊天機器人的發展顯示出對以人為本的人工智慧的需求，能夠同理病患及其家屬的需求。這篇評論分析了大型語言模型（如GPT-3和GPT-4）在腫瘤學聊天機器人中的倫理影響，特別是它們如何模仿人類語言並影響人工智慧系統的設計。研究指出，訓練這些模型的數據集可能存在偏見，尤其是偏向西方醫學，忽略了邊緣化社群。為了解決這些問題，建議在人工智慧開發中融入以人為中心的價值觀，以公平服務多元病患群體。 PubMed DOI

這篇論文探討基因數據在疾病診斷與治療中的重要性，特別是癌症研究，並指出將這些數據整合進臨床護理的挑戰，如電子健康紀錄的結構、保險成本及基因結果的可解釋性。研究也提到人工智慧（AI）和大型語言模型（LLMs）在解決這些問題上的潛力。儘管AI在醫學研究中的成功有限，但基於大量數據訓練的LLMs在基因分析上顯示出希望。研究評估了GPT模型在基因表達數據的預測能力，並與傳統機器學習方法進行比較，以探討其在預測癌症亞型的潛力。 PubMed DOI

這篇論文探討如何利用大數據改善腎病患者的結果，並強調倫理問題。腎臟科社群需謹慎收集數據，確保數據質量，以避免「垃圾進，垃圾出」的情況，影響病人照護。數據存取必須安全且結構化，僅限授權人員使用，並需有效檢索以支持研究。此外，分析數據時需注意潛在錯誤和偏見，影響醫療品質。建立安全的平台和醫學專家與數據科學家的合作，才能發揮大數據的潛力，造福患者。 PubMed DOI