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生成式人工智慧(AI)在文本轉視頻(T2V)方面的快速發展,將對醫療保健帶來深遠影響。本文探討了T2V AI模型的應用、挑戰及未來展望,特別是2024年推出的Sora Turbo和Veo 2等平台,這些技術能提升病患教育、醫學訓練及遠距醫療的質量。 研究顯示,T2V模型可提供個性化病患教育和標準化訓練,但仍面臨錯誤資訊、隱私及倫理等挑戰。未來若能解決可及性問題,並促進醫療系統與AI開發者的合作,將有助於提升全球醫療的效率與公平性。 PubMed DOI


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這項研究探討了人工智慧在放射學教育和溝通中的多媒體生成技術潛力。重點在於使用穩定擴散和變壓器進行視頻合成,並利用Midjourney、RunwayML Gen2等工具創建逼真的內容。研究期間共產生440張圖像和22個視頻,並製作了兩個聲音克隆視頻。雖然生成內容的真實性有所不同,但在放射學中可應用於增強3D視覺化、教育和病患互動等方面。論文也提到AI生成內容的限制與倫理問題,強調負責任的使用和跨領域合作的重要性。 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

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(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

Sora™ 這類 AI 影片生成技術,能用文字創造真實情境,對護理教育和病人照護很有幫助。但也有內容不正確、倫理疑慮和偏見等風險,可能影響病人安全。要安全應用,需解決操作和內容問題,並加強醫護與 AI 開發者合作。 PubMed DOI

生成式AI能根據學到的知識,創造新穎且逼真的資料,對提升肌肉骨骼醫療影像品質、自動化紀錄、手術規劃和個人化溝通很有幫助。不過,目前臨床應用還有幻覺、偏誤、倫理和透明度等挑戰需克服。 PubMed DOI

這篇文章用簡單易懂的方式,介紹生成式AI在醫療上的應用,像是合成資料、臨床紀錄和診斷輔助等。雖然這些技術很有潛力,但目前還有知識落差、虛構內容、偏見、透明度不足和法規倫理等問題。作者強調,生成式AI不會取代醫師,但醫療人員了解這些工具很重要。 PubMed DOI

這項研究介紹Sora這款文字轉影片AI,專為住院兒童打造個人化影片,像是用泰迪熊示範醫療器材或製作糖尿病教育動畫。Sora能減輕孩子焦慮、提升情緒,是首個應用於兒童治療性遊戲的AI,展現提升小病患舒適度和參與度的潛力。 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

生成式AI正快速影響醫療教育,雖然帶來不少挑戰,但只要有良好規範和指導,還是能創造很多機會。關鍵在於提升師生的AI素養,這樣才能兼顧專業、病人安全,同時避免影響學生的批判性思考和解決問題能力。 PubMed DOI