這項研究評估了紐約大學朗戈健康中心使用一款私人生成式人工智慧應用程式（GenAI Studio）的情況。六個月內，超過1007名員工申請使用權限，並在研究和臨床部門中活躍使用。使用者普遍認為這個工具易於操作，主要用於寫作、編輯、摘要、數據分析和創意發想。不過，使用上也面臨提示構建的困難及API限制等挑戰。研究顯示對GenAI的興趣強烈，並強調員工培訓在醫療環境中成功實施此技術的重要性。 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）如ChatGPT，正在改變醫療保健，特別是在病人教育和醫師關係上。這篇回顧探討了生成式AI的雙重影響，包括提升病人對醫療問題的理解、鼓勵自我照護及協助醫療決策的潛力。然而，也存在風險，如病人與醫師之間信任下降及錯誤資訊的散播。研究顯示，生成式AI能提升病人的健康素養，使醫療資訊更易理解。未來需謹慎整合AI工具，確保增強醫師的個人化照護，並解決倫理問題，以維護病人照護品質。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在醫療保健中越來越重要，主要分為生成式AI和非生成式AI。生成式AI透過分析數據創造新資訊，能生成合成醫學影像和改善手術模擬；而非生成式AI則專注於分析現有數據，幫助預測手術結果和評估病人風險。雖然生成式AI提供創新工具，但非生成式AI在提升病人護理上更具優勢。兩者都能提高臨床效率，但仍面臨偏見、解釋困難及倫理監管等挑戰，醫療人員需了解其能力與限制。 PubMed DOI

這篇論文探討人工智慧（AI）在醫學，特別是學術外科中的重要性，強調其在影像識別、臨床決策和行政任務的應用。大型語言模型如GPT-4和Google的Bard在文本生成上帶來變革，能協助外科醫生撰寫手稿和申請補助。不過，AI的使用也引發了偏見、透明度和智慧財產權等倫理問題。論文回顧了AI的運作、潛在偏見及其負責任使用的重要性，並提出在學術和臨床環境中應強調透明度和倫理訓練的指導方針。 PubMed DOI

生成式人工智慧（GAI）正在革新癌症研究與治療，特別是在腫瘤學領域。這篇綜述探討了GAI的現況與未來應用，尤其在泌尿系腫瘤方面的角色。GAI透過整合多種數據，提升癌症診斷與影像解讀，並協助臨床決策與治療選擇，還能簡化行政任務與後續護理。儘管GAI在提高診斷準確性上展現潛力，但其不穩定性仍需人類監督與專業指導，以確保有效整合於腫瘤學實務中。 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

生成式AI（像ChatGPT）能大幅提升健康經濟與療效研究（HEOR）效率，協助自動化文獻回顧、資料擷取和報告撰寫。健康經濟學家應學習相關工具和技術，但要注意資料安全、偏誤和倫理問題。導入AI時，需兼顧創新、科學嚴謹與倫理，並公開方法細節，確保風險可控。 PubMed DOI

生成式AI有機會提升基層醫療的效率和品質，像是自動化行政、協助教學、整合病患資料等。不過，目前還需要更多由基層醫療主導的嚴謹研究，確保對醫師和病患都安全有效。作者建議學界應主動訂定研究方向，並展開國際合作來評估Gen AI的應用。 PubMed DOI

生成式AI在醫學教育上能帶來個人化學習、案例模擬和臨床決策支援，但也有準確性和倫理上的挑戰。本文分析其機會與限制，並建議未來應審慎且負責任地運用這項技術。 PubMed DOI