這篇論文從原則主義的角度探討大型語言模型（LLMs）在醫療中的倫理影響，強調四個關鍵原則：行善、不傷害、自主權和正義。 1. **行善**：LLMs能協助行政工作及提供臨床決策資訊，改善病人治療結果。 2. **不傷害**：使用LLMs有風險，需制定有效的風險管理策略。 3. **自主權**：若LLMs影響病人護理，應告知病人以獲得知情同意，並提供替代方案。 4. **正義**：LLMs可標準化護理，減少偏見，改善資源不足地區的醫療技能，解決健康不平等問題。 總結認為，若妥善管理風險，LLMs的使用在倫理上是合理的。 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

大型語言模型（LLMs）在醫療領域受到廣泛關注，但實際應用面臨幾個挑戰： 1. **操作脆弱性**：可能出現數據安全和生成錯誤資訊的問題，影響病人照護。 2. **倫理與社會考量**：涉及病人隱私和決策偏見的倫理問題，影響健康公平。 3. **性能與評估困難**：在臨床環境中評估其有效性複雜，傳統指標可能不適用。 4. **法律與監管合規性**：現有法規無法完全應對 LLMs 的特性，需要新的合規框架。 解決這些挑戰對於充分發揮 LLMs 在醫療中的潛力至關重要。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在人工智慧領域是一大突破，能改變醫療溝通、研究和決策。它們能快速分享健康資訊，打破語言障礙，但整合進醫療系統時也面臨挑戰，如數據偏見、隱私問題及數位素養差異。儘管如此，LLMs的分析能力可支持基於證據的醫療政策。為了發揮其潛力，需制定倫理指導方針、減少偏見策略，並確保全球醫療資源的公平獲取。妥善解決這些挑戰，LLMs有望改善全球健康結果，促進健康公平。 PubMed DOI

大型語言模型正快速改變醫療現場，不只協助診斷、提升衛教，也讓臨床流程更有效率。導入時要重視好用的介面、醫師訓練、AI與醫護合作，並落實隱私與倫理規範。未來會朝多模態、強化安全及結合機器人發展，但最重要的還是以病患安全和人本設計為核心，輔助醫療專業而非取代。 PubMed DOI

大型語言模型在醫療文件撰寫和決策輔助上很有潛力，但因準確性、驗證、偏見和隱私等問題，現階段還不適合完全自動化臨床應用。未來要安全有效導入，需加強研究、訂定明確規範，並維持人工監督。 PubMed DOI