生成式人工智慧（GAI）和大型語言模型（LLM）已廣泛應用於各個領域，包括醫療保健。GAI在蛋白質結構和藥物發現等任務中有潛力，LLM則在醫療保健領域有多樣應用。區分通用LLM和專為醫療保健設計的模型至關重要，考量到這個領域的廣泛應用和相關出版物。 PubMed DOI

討論了在醫學領域使用ChatGPT等生成式人工智慧模型的議題，探討了不同人工智慧模型在放射學上的應用。強調了合成數據在處理隱私問題和提升醫學數據品質的重要性。提及了大型語言模型如GPT和BERT，以及在放射學中的語言-視覺模型，展示了它們的實際應用。強調了生成式人工智慧模型在臨床研究中的轉型潛力。 PubMed DOI

生成式人工智慧根據訓練數據創建新內容，被應用於各個領域，包括醫療保健。在這個情境下，使用電子病歷訓練的生成式人工智慧模型正在被開發。一篇評論討論了這些模型、它們的優缺點，並受此啟發，提出了一份針對這些模型的評估檢查表。 PubMed DOI

這篇論文討論了生成式人工智慧在醫療保健上的應用，包括診斷、藥物研發、虛擬健康助手、醫學研究和臨床決策。它強調整合生成式AI到醫療系統的優勢與挑戰，並強調解決安全和隱私問題的重要性。這研究提供未來發展生成式AI系統在醫療上的參考，也為考慮採用這些解決方案的組織提供了洞見。 PubMed DOI

在過去一年，人工智慧（AI）在醫療保健領域的快速進展，開始顯著改善品質與安全問題。雖然我們仍在轉型初期，但AI的能力已經有了根本性的變化。與以往專注於單一任務的AI不同，現在的基礎模型和大型語言模型能夠處理多種問題，無需額外數據或重新訓練。這篇回顧將介紹基礎模型的原則、優缺點及其對醫療品質和病人安全的影響，同時也提醒我們注意新技術帶來的複雜性與風險。理解這些影響對於充分發揮AI的潛力至關重要。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）和大型語言模型在資訊處理上有重大進展，特別是在醫學教育中。雖然這些技術帶來機會，但也面臨挑戰，如生成錯誤資訊、偏見、實施成本高及數據安全問題。為了克服這些挑戰，建議改善AI訓練數據、建立驗證流程及遵循倫理指導。儘管如此，生成式AI仍有潛力提升醫學教育，包括個性化教學、模擬臨床情境、及時反饋和簡化評估等，未來可望為醫療專業人員提供更有效的學習體驗。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI），特別是大型語言模型（LLMs），在重症腎臟科的應用正逐漸顯現其潛力。這些技術能提升病人護理、簡化流程，並改善診斷準確性及臨床推理。未來，隨著自動化的發展，生成式AI可能會優化病人結果，但實施時需謹慎考量倫理、數據隱私及人類監督等問題。重點包括LLMs在診斷、病人教育及電子健康紀錄整合的應用，以及解決倫理問題的重要性。總之，雖然潛力巨大，但挑戰與限制需仔細評估。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）正在迅速改變病理學教育，特別是大型語言模型和多模態工具的應用。這些技術能提供個性化學習體驗、簡化內容開發，並提高資源的可及性，支持學習者和教育者的培訓過程。案例研究顯示，整合這些技術能提升教育效果，但也需注意倫理影響和潛在風險。未來成功的關鍵在於AI專家與醫學教育者的合作，確保人類監督和透明度，強化教育者在病理學中的角色。 PubMed DOI

生成式人工智慧（GAI）技術有望顯著改變臨床病理學的工作流程，主要應用於教育、數據挖掘、決策支持等方面。這篇評論探討了GAI在臨床化學、微生物學等子專科的具體案例，並指出了偏見、幻覺等潛在挑戰，以及整合到現有工作流程中的困難。強調人類監督的重要性，以確保病人結果的意義。總之，GAI在提升醫療服務上潛力巨大，但需謹慎考量其局限性和用戶接受度。 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