2022年底ChatGPT推出後，genAI引起熱議。儘管過去技術常需時日實現承諾，但genAI獨特特性及醫療生態系發展，或許更快改進行業。醫療機構可能採用genAI，調整文化、領導和工作流程，充分發揮潛力。顯示genAI或比以往技術更快為醫療帶來進步。 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

生成式人工智慧（GAI）正在改變醫療保健，透過提供解決複雜問題的方案，並透過新的數據和洞察力來改善診斷、治療和照護。研究指出，GAI在醫療保健領域有許多應用，例如提供健康資訊和診斷疾病。然而，整合GAI也面臨一些挑戰，需要克服限制，才能充分發揮其潛力並革新醫療保健。 PubMed DOI

GenAI LLMs，如ChatGPT，有潛力在醫療保健領域帶來重大影響。研究指出，這些技術可改善醫療服務效率，但也需面對道德及安全挑戰。未來應該加強研究，專注於實證或臨床領域，以推動這些技術在醫療保健中的應用。 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（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

這篇文章擴展了七部分系列中的介紹，重點在生成式人工智慧（Gen AI）在病理學和醫學的潛力。探討了Gen AI的應用，包括自訂聊天機器人生成診斷報告、合成影像訓練模型、數據集增強及教育情境生成。文章分類了開源與閉源模型，討論了GPT-4、Llama、Mistral、DALL-E和Stable Diffusion等流行模型的框架與限制，並回顧了所需的基本工具。最後，展望了Gen AI對醫療未來的影響，並討論隱私、偏見、倫理等相關挑戰。 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

這篇論文探討生成式人工智慧（GenAI）對研究生醫學教育（GME）的影響，指出其帶來的機會與風險。機會包括減輕電子健康紀錄的負擔、增強臨床模擬、個性化教育、支持研究與分析，以及改善臨床決策。不過，論文也提到風險，如AI輸出不準確、過度依賴AI資訊、學術誠信問題、潛在偏見及隱私風險。隨著GenAI技術的進步，理解其優缺點將變得相當重要。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI），特別是大型語言模型（LLMs），在生物醫學和健康領域的專業環境及教育中影響深遠。研究顯示，LLMs在醫學執照考試、臨床問題解答等方面表現不亞於人類。這篇評論強調了LLMs的成就，並探討了可能妨礙專業知識和技能發展的挑戰，提供最佳實踐建議以應對這些問題。儘管存在挑戰，學生和教職員理解並運用這項技術仍然至關重要。 PubMed DOI