研究評估了GPT-4在處理複雜醫學倫理情境時的表現。倫理學家發現模型在技術清晰度方面表現不錯，但在深度和可接受性方面有待提升。模型在微妙的倫理困境和道德原則應用上遇到困難。研究強調了在臨床使用GPT-4前需要持續評估和改進。 PubMed DOI

研究發現GPT-4在回答醫學倫理問題上有潛力，但在處理實際倫理困境上仍有改進空間。整合大型語言模型到醫學倫理決策有潛力，但需謹慎。建議運用模型挖掘健康記錄，或作為倫理教育工具，但需注意其限制。 PubMed DOI

本文討論了在醫學教育中整合大型語言模型（LLMs）所面臨的機遇和挑戰。像OpenAI的ChatGPT這樣的LLMs有潛力改變教學方式，提供學生更豐富的資訊和個人化學習體驗，提升臨床技能。然而，挑戰包括學術不端風險、過度依賴AI、影響批判性思考、內容準確性疑慮和對教學人員的影響。 PubMed DOI

將ChatGPT等大型語言模型融入醫學教育，或許能透過探究式學習培養批判思考和解決問題的能力，但必須進一步研究其實際效果。這項科技轉變需要重新檢視課程設計和評量方式。在倫理層面，需注意AI偏見問題以確保公平。LLMs或許可縮小醫學教育的全球差距，提供更廣泛的知識，但應謹慎應用，以培育具備能力和道德的醫學專業人才。 PubMed DOI

討論了在醫學教育中使用大型語言模型（LLMs）所面臨的道德挑戰，包括對於AI幻覺、隱私風險和透明度問題的擔憂。建議基於八項原則為醫學教育中的LLMs創建一個特定的道德框架，以確保整合LLMs時能負責任且安全，平衡技術進步與道德考量。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT在醫療上有好處，但也引起道德疑慮。研究探討了LLMs在醫學上的道德議題，提到了優點如數據分析和決策支持，也指出了公平性、偏見和隱私等疑慮。強調在醫療上使用LLMs時，需要道德指導、人類監督和批判性評估。 PubMed DOI

這篇評論探討大型語言模型（LLMs），如ChatGPT、GPT-3.5和GPT-4在醫療領域的應用潛力，強調謹慎實施和專業支持的重要性。它們可協助醫學教育、研究、臨床實踐及護理，例如設計課程、提供個性化學習、協助科學寫作和數據分析、增強醫學影像及決策能力，還能改善病患溝通和護理效率。儘管LLMs展現潛力，但仍需解決倫理、同理心缺乏及偏見等挑戰，未來研究應針對這些問題，以確保其在醫學中的有效與合乎倫理使用。 PubMed DOI

這篇論文探討大型語言模型（LLMs）對醫學學習者學術寫作的影響。雖然LLMs能提升寫作效率，但可能妨礙學生和住院醫師發展重要的研究與寫作技能。研究分析了多種來源，尋找在醫學教育中整合生成式人工智慧的最佳實踐，並提出檢測學術作品中AI參與的策略，如直接詢問、評估內容一致性等。作者強調導師需負責指導學習者負責任地使用LLMs，確保他們在利用新技術的同時，發展必要的技能，並為教育工作者提供合乎倫理的使用框架。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在生成式人工智慧上有重大進展，能根據文本提示產生連貫的語言。在醫學教育中，LLMs展現了提升學習體驗、提供個性化輔導、生成教育內容及模擬病患互動的潛力。不過，隨著技術快速演變，準確性、倫理影響及錯誤資訊的擔憂也隨之而來。隨著LLMs能力的持續提升，其在醫學教育的應用可能會擴大，因此需要不斷評估與調整，以確保其有效且負責任地使用。 PubMed DOI

在醫學教育中整合大型語言模型（LLMs）有其優勢與挑戰。這些AI工具能改善資訊獲取與批判性思考，但也可能導致過度依賴及倫理問題。學生和教師需了解LLMs的限制，維護學術誠信，並負責任地管理數據。教師應重視內容質量，而非僅依賴AI檢測。LLMs應作為輔助資源，強調可及性與公平性。教育機構應制定符合其價值觀的指導方針，以支持負責任的LLM使用，並靈活應對科技進步。 PubMed DOI