生成式人工智慧（Gen AI）在醫療保健領域展現出巨大潛力，能改善病人照護、個性化治療、專業人員培訓及推進研究。它在臨床上可協助制定治療計畫、分析醫學影像、預測風險等，並透過自動化行政任務減輕醫師負擔，讓他們有更多時間與病人互動。此外，Gen AI也能提升手術結果。在非臨床方面，它增強醫學教育和醫療行銷，持續改善臨床和運營效率，使醫療服務更主動、預測性和精確。 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（GenAI）為教育帶來創新，能提升教師和學生的動機及學習效果。雖然對學術不端的擔憂存在，但它能簡化課程設計、減少評估時間，並提供個性化反饋，支持翻轉教室和遊戲化等教學方法，促進互動學習。對學生而言，GenAI 促進自主學習，增強知識保留，提升動機。然而，整合過程中也需面對準確性、技術變革及社會經濟差異等挑戰。負責任地應用 GenAI，能使教育更可及和個性化，讓學習者和教師皆受益。 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

這篇回顧整理了102篇AI在研究所醫學教育的應用，主要來自北美，聚焦放射科、外科和急診。AI被用於評量、招募和臨床決策，大家對AI的看法也越來越正面。不過，目前研究還有偏誤和異質性高等問題，未來還需要更多研究來補足不足。 PubMed DOI

**重點摘要：** 生成式AI和大型語言模型可以提升醫學教育的效率，並讓學習更加個人化，但同時也帶來學習品質、評量真實性和學術誠信等方面的疑慮。這篇綜述討論了這些議題，包括教學策略、AI的新角色以及可信度問題，並探討了可能的監管對策來因應這些挑戰。 PubMed DOI

生成式AI有機會提升基層醫療的效率和品質，像是自動化行政、協助教學、整合病患資料等。不過，目前還需要更多由基層醫療主導的嚴謹研究，確保對醫師和病患都安全有效。作者建議學界應主動訂定研究方向，並展開國際合作來評估Gen AI的應用。 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