人工智慧，特別是ChatGPT，進入醫療領域帶來了許多機會與挑戰。最近的回顧研究探討了ChatGPT在飲食規劃、疾病管理、醫學教育及臨床決策支持等方面的應用。研究指出，雖然ChatGPT在某些領域的準確性高，但也存在不準確、偏見及安全性等問題。許多研究專注於特定領域，可能影響結果的普遍適用性。隨著技術進步，評估其長期影響及倫理考量變得重要，確保在醫療環境中的負責任使用。 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

當前社會對科學的信任度下降，公民參與也減少，這可能影響公共健康和健康公平的研究。為了應對這些挑戰，社區為中心的公民科學應用可以提升公眾參與，並成為AI探索的重要領域。我們探討了幾個有潛力的AI應用，如對話式大型語言模型和數據分析工具，這些都能惠及社區。不過，AI在社區研究中的使用也帶來風險，我們也討論了如何減輕這些技術可能引發的倫理和社會挑戰。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在醫學領域的發展迅速，主要得益於大量生物醫學數據和創新演算法。它的應用範圍不斷擴大，從輔助診斷到預測疾病進展，促進個人化醫療的實現。像ChatGPT這樣的語言模型引起醫學界的關注，雖然使用方便，但在醫療環境中的可靠性仍需考量。這篇綜述探討了醫學AI的關鍵概念、數據來源及常見的研究陷阱，並分析了技術轉變的實際與倫理影響，強調醫療界需有效整合這些工具。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4o，在公共衛生文件分析中的應用，像是社區健康改善計畫。研究比較了GPT-4o的半自動化輸出與人類分析師的表現。 主要發現包括： 1. **準確性**：GPT-4o的抽象準確率為79%，錯誤17次；人類分析師則為94%，錯誤8次。數據綜合方面，GPT-4o準確率僅50%，錯誤9次。 2. **時間效率**：GPT-4o在數據抽象上耗時較少，但考慮到提示工程和修正錯誤，實際節省不明顯。 3. **謹慎態度**：建議公共衛生專業人員謹慎使用生成式AI，權衡資源節省與準確性問題。 總之，GPT-4o在公共衛生內容分析上有潛力，但需注意其限制。 PubMed DOI

COVID-19疫情促進了公共衛生監測和疫情管理的AI工具發展。雖然這些AI程式展現潛力，但也引發了數據隱私、偏見和人機互動的擔憂。世界衛生組織（WHO）最近的會議專注於AI在公共衛生中的角色，邀請多個機構分享見解。AI在診斷和數據處理上改善了臨床護理，但倫理考量如數據使用和算法偏見也很重要。公共衛生官員需建立透明、負責和公平的治理框架，並解決全球數據獲取的不平等問題，以確保公平醫療結果。 PubMed DOI

健康溝通與推廣在網路上的變化受到科技進步，特別是生成式人工智慧（GenAI）的影響。雖然這些技術為公眾和健康專業人士帶來新機會，但也可能加劇健康差距。文章探討了GenAI在健康推廣中的應用及其挑戰，強調以往網路溝通的局限性，如缺乏即時回應和個性化建議。研究呼籲進一步探討GenAI在公共健康推廣中的實證研究，並強調提升數位素養和社會弱勢群體的科技存取，以減少健康不平等。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在疾病風險評估中的應用，特別是對COVID-19嚴重程度的預測。與傳統機器學習方法不同，LLMs透過對話式人工智慧實現即時、無需編碼的風險評估。研究比較了LLaMA2-7b和Flan-T5-xl等預訓練模型與傳統分類器的表現，發現LLMs在低數據環境中表現優異，能有效處理非結構化輸入，並提供個性化見解，顯示其在臨床環境中的潛力。 PubMed DOI

本研究探討生成式人工智慧（GenAI）在臨床微生物學和傳染病諮詢中的應用潛力。透過評估四款聊天機器人（如GPT-4.0），研究發現GPT-4.0在事實一致性、全面性及無醫療危害性方面表現優於其他兩款。專家對AI回應的評分顯著高於住院醫師，且專家認為回應“無害”的可能性更高，但仍有少於兩成的回應被認為無害。研究強調醫療人員的專業知識對AI回應的解讀影響深遠，並指出目前無AI模型可在無人監督下安全使用於臨床。 PubMed DOI

這項研究探討AI生成的健康資訊與CDC提供的資訊差異，重點在情感、可讀性和品質。透過語言期待理論，分析了不同來源內容對可信度的影響。比較了CDC和ChatGPT 3.5各20條資訊，並進行品質評估。 主要發現包括： 1. **情感**：ChatGPT的內容較多負面情感，常出現憤怒、悲傷和厭惡的詞彙。 2. **可讀性**：CDC的訊息更易讀，ChatGPT則需較高閱讀年級。 3. **品質**：CDC的資訊在品質評估中得分較高，顯示更可靠。 研究強調公共衛生專業人員需教育大眾理解AI生成健康資訊的複雜性，並建議健康素養計畫應涵蓋這類內容的品質與可讀性討論。 PubMed DOI