AI在疼痛醫學中有潛力，可提高準確診斷、解讀影像和預測治療效果。AI是有用的工具，能增進疼痛醫療效果。整合AI需克服挑戰，如確保準確性和處理患者隱私。預計AI將帶來疼痛醫學和醫療保健的進步。 PubMed DOI

在醫療保健領域，人工智慧（AI）在抗生素處方的應用逐漸增多。透過機器學習技術，如邏輯回歸和深度神經網絡，臨床決策支持系統（ML-CDSSs）展現出改善抗生素處方的潛力。根據PubMed的研究，抗生素處方過程複雜，ML-CDSSs能正面影響臨床結果，但仍面臨挑戰，包括訓練數據透明度、黑箱模型的解釋需求，以及法律與倫理框架的建立，以確保決策責任。 PubMed DOI

AI技術，特別是像ChatGPT這樣的大型語言模型，近來在醫療領域引發了許多研究，評估其回答病人問題的有效性。雖然研究顯示這些模型能提供可靠資訊，但也揭示了其限制。這引發了對「閃亮物體」症候群的擔憂，讓人們忽略了AI在臨床實踐中的實際應用。許多研究重複確認AI的能力，而非探索能改善病人照護的創新案例，這可能導致進展停滯。專家應引導研究朝向能真正改變病人照護的應用，而非僅僅追求新奇。 PubMed DOI

人工智慧（AI），特別是大型語言模型（LLMs），逐漸融入疼痛醫學的教育中。本研究評估了AI在培訓專業人員的優缺點。文獻指出AI的優勢包括易用性、影像解讀協助、技能訓練及個性化學習，但也面臨回應不一致、人際技能發展不足及教育不平等等挑戰。 在初步的品質改善專案中，測試了三個LLMs，結果顯示ChatGPT Plus表現最佳，正確回答16題。雖然AI在疼痛醫學教育中展現潛力，但仍需進一步研究以克服現有限制，並謹慎使用AI作為輔助工具。 PubMed DOI

肥胖率上升帶來健康、經濟和社會問題，因此需要全面策略來預防、診斷和治療。這篇評論強調人工智慧（AI）在肥胖醫學中的重要性，展示機器學習、深度學習等技術如何改善肥胖管理。AI能分析大量數據，促進預測分析和個性化治療計畫，但在整合過程中也面臨數據隱私、演算法偏見等挑戰與倫理問題。 PubMed DOI

這項研究探討如何將人工智慧（AI）模組整合進傳統與現代的主題建模技術，特別是潛在狄利克雷分配（LDA）和BERTopic，以分析女性在處方類鴉片相關的心血管風險。研究從PubMed檢索了1,837篇相關摘要，並比較了兩種方法的效果。結果顯示，雖然LDA仍有其價值，但BERTopic在語義連貫性和可解釋性上表現更佳，成為更有效的文本分析工具。 PubMed DOI

人工智慧（AI）正在改變醫療，特別是在外科手術方面，尤其是腹股溝疝手術。這篇回顧探討了過去20年AI的演變，強調機器學習、自然語言處理、計算機視覺和機器人技術的應用。這些技術不僅改善了手術結果，還提升了病人護理。機器學習幫助開發預測模型，自然語言處理增進人機互動，計算機視覺協助手術視野，而機器人技術則提升了微創手術的精確度。這些發展顯示AI在未來的潛力與挑戰。 PubMed DOI

本研究探討了ChatGPT在長期鴉片類藥物治療中對患者教育的潛力。專家小組選定十三個常見問題，並讓GPT-4.0模擬醫生回答。結果顯示，ChatGPT的回答在可靠性和可理解性上表現良好，但準確性中等，尤其在耐受性和依賴管理等技術性問題上較弱。這顯示出AI工具在患者教育中的輔助價值，但也強調了持續改進和專業訓練的必要性，醫療專業人士與AI開發者的合作對於提升教育質量至關重要。 PubMed DOI

與藥物相關的傷害對全球醫療成本和病人結果影響深遠。生成式人工智慧（GenAI）和大型語言模型（LLM）在降低這些風險上展現潛力。本次回顧分析了2012年1月到2024年10月的文獻，找到3988篇文章，最終納入30篇。GenAI和LLM的應用可分為三個領域：識別藥物相互作用、提供臨床決策支持及增強藥物監測。雖然這些模型在早期識別不良藥物事件上有潛力，但尚缺乏前瞻性測試，需進一步研究其整合與實際應用。 PubMed DOI

人工智慧（AI）和語言學習模型（LLMs）如ChatGPT和Gemini，正被臨床醫生和病人用於臨床決策。雖然這些工具能迅速提供資訊，但對循證指南的遵循性不佳，引發擔憂。針對骨科領域開發專門的LLMs，利用經過驗證的文獻資料庫，或許能改善輸入數據的質量。不過，這些模型仍可能面臨選擇偏誤及文獻品質不足的問題。此外，使用者的健康素養也可能有限。雖然LLMs是重要進步，仍需持續評估和改進，AI應視為補充臨床判斷的資源，而非取代。 PubMed DOI