大型語言模型（LLMs）在各行各業快速崛起，尤其在醫療保健領域，引發了重要的道德問題。LLMs獨特之處需要複雜的道德處理方式，涉及數據隱私、所有權、知識產權等議題。為了負責任地應用LLMs於醫療保健，我們需要建立全面的道德框架，符合道德原則並降低社會風險。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）有潛力幫助醫生診斷和改善與患者溝通，提升醫療品質。然而，數據隱私、數位素養不足及整合到臨床工作流程的挑戰限制了應用。為了充分發揮潛力，必須培訓醫護人員使用LLMs，並促進跨學科研究，將人工智慧轉化為智慧增強。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如GPT-4在醫療領域的應用帶來了機會與挑戰。雖然它們能提升醫療服務與病人照護，但也引發了監管與安全問題，如高變異性、缺乏可解釋性及AI幻覺風險等，讓美國和歐盟的醫療器械批准過程變得複雜。儘管如此，基於LLM的醫療應用已進入市場，顯示出監管的空白。迫切需要針對LLM特性建立框架，並加強法規執行，以免延誤對病人的保護，影響其在醫療建議上的潛力。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在醫療領域的倫理問題，特別是臨床醫師的看法。研究分析了3,049則來自醫師討論區的帖子，找出14個關鍵主題，分為四大類：LLMs的倫理問題、算法治理、對健康公平的影響，以及使用者與LLM的互動。分析指出了決策透明度、公平性、隱私等複雜議題。研究呼籲持續進行倫理評估，並建議針對LLMs的使用制定專門的治理，以提升臨床結果的倫理性。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在專業考試中表現出色，讓人對其在臨床實踐中的應用感到興奮。不過，這需要臨床醫師技能的轉變。我們的回顧指出，醫療專業人員需發展以下能力： 1. **跨學科訓練**：結合醫學知識與AI技術的理解。 2. **批判性思維**：評估AI生成內容的能力。 3. **溝通技巧**：有效與患者及團隊溝通AI見解。 4. **倫理與專業精神**：重視AI使用的倫理影響。 5. **適應能力**：持續學習以跟上AI進步。 這些領域的重視將幫助醫師有效利用LLMs，提升患者治療結果並降低風險。 PubMed DOI

將大型語言模型（LLMs）應用於醫療教育和臨床管理有很大潛力，但也帶來了一些擔憂。本研究評估了LLMs在醫療教育中的現況，並指出幾個需改進的重點，包括學術誠信、錯誤資訊、資訊完整性、獲取不平等、演算法偏見、道德問題、技術限制及監管不足。研究呼籲未來針對這些挑戰進行深入探討，以提升LLMs在醫療教育中的有效性。 PubMed DOI

這篇論文針對醫療領域中安全實施大型語言模型（LLMs）的需求，提供了具體指導方針。雖然LLMs有助於改善醫療功能，但目前缺乏實用建議。作者提出逐步方法，包括保護病人隱私、調整模型以符合醫療需求、微調超參數、設計醫療提示、區分臨床決策支持應用、評估輸出質量及建立模型治理框架。此外，論文介紹了ACUTE助記符，幫助評估LLM回應的準確性、一致性、語義不變性、可追溯性及倫理考量，旨在協助醫療機構安全整合LLMs。 PubMed DOI

將大型語言模型（LLMs）應用於醫療保健有潛力提升病患照護與運營效率，但需謹慎整合，面臨技術、倫理及法規挑戰。 技術上，封閉式LLMs易於部署但可能影響數據隱私；開放式LLMs則可客製化，增強數據控制，但需更多資源與專業知識。倫理上，必須遵循指導方針以保護病患機密性，並確保透明度與責任。法規框架也需建立以保障病患權益。 因此，臨床醫生、研究人員與科技公司之間的合作至關重要，能促進技術穩健且符合倫理的LLMs發展，最終改善病患治療結果。 PubMed DOI

這篇評論探討了影響美國醫療保健中大型語言模型（LLMs）公平設計的八項關鍵法規與指導方針，並將公平問題分為語言與文化偏見、可及性與信任、監管與質量控制三大領域。提出的解決方案包括確保多元代表性、使用真實數據評估AI表現、消除歧視、改善英語能力有限患者的可及性、提升工作效率、強制人類監督AI工具，以及確保AI的安全性與隱私尊重。這些措施有助於透過LLMs促進健康公平，解決醫療系統中的差距。 PubMed DOI

將人工智慧（AI）和大型語言模型（LLMs）整合進德國醫療系統，能提升病人護理和臨床研究，但因數據保護法律複雜，實際應用仍有限。關鍵因素包括遵守GDPR、獲得病人同意、建立數據處理協議、確保醫療監督及提供者透明度。隨著AI技術進步，LLMs的應用潛力將增強，但需明確法律和倫理指導，以保障病人權益和數據安全。 PubMed DOI