生成式人工智慧在醫療保健領域展現潛力，如OpenAI的ChatGPT。它可創建新內容，支持病人護理、教育和研究，並應用於臨床文件管理、診斷支持和手術規劃。挑戰包括偏見和系統整合，但在未來醫療中將帶來重大好處。 PubMed DOI

在過去一年，人工智慧（AI）在醫療保健領域的快速進展，開始顯著改善品質與安全問題。雖然我們仍在轉型初期，但AI的能力已經有了根本性的變化。與以往專注於單一任務的AI不同，現在的基礎模型和大型語言模型能夠處理多種問題，無需額外數據或重新訓練。這篇回顧將介紹基礎模型的原則、優缺點及其對醫療品質和病人安全的影響，同時也提醒我們注意新技術帶來的複雜性與風險。理解這些影響對於充分發揮AI的潛力至關重要。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）和大型語言模型在資訊處理上有重大進展，特別是在醫學教育中。雖然這些技術帶來機會，但也面臨挑戰，如生成錯誤資訊、偏見、實施成本高及數據安全問題。為了克服這些挑戰，建議改善AI訓練數據、建立驗證流程及遵循倫理指導。儘管如此，生成式AI仍有潛力提升醫學教育，包括個性化教學、模擬臨床情境、及時反饋和簡化評估等，未來可望為醫療專業人員提供更有效的學習體驗。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）將顛覆骨科護理，透過數據分析提升診斷準確性、治療計畫及病人管理。與傳統AI不同，生成式AI能根據特定提示為醫生提供相關資訊，並自動化文獻回顧、簡化流程及預測健康結果。 有效的提示設計對優化大型語言模型（LLMs）至關重要，能確保AI輸出的準確性，並促進臨床倫理決策。醫生應了解LLMs的限制，如令牌數量及生成不準確資訊的風險，這對於有效運用生成式AI及處理倫理問題非常重要。 PubMed DOI

這篇文章擴展了七部分系列中的介紹，重點在生成式人工智慧（Gen AI）在病理學和醫學的潛力。探討了Gen AI的應用，包括自訂聊天機器人生成診斷報告、合成影像訓練模型、數據集增強及教育情境生成。文章分類了開源與閉源模型，討論了GPT-4、Llama、Mistral、DALL-E和Stable Diffusion等流行模型的框架與限制，並回顧了所需的基本工具。最後，展望了Gen AI對醫療未來的影響，並討論隱私、偏見、倫理等相關挑戰。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）在醫療保健中有潛力提升診斷準確性和個性化治療，但其快速且未受監管的使用引發了多項倫理問題。主要問題包括AI可能產生誤導性資訊，導致誤診，強調了醫師監督的重要性。此外，許多大型語言模型缺乏透明度，可能削弱病人和醫療提供者的信任。AI的監管不足也使得病人數據安全和合成數據的有效性成為挑戰。為確保AI的安全使用，需建立嚴格的數據安全標準和跨學科的監督機制，以保障病人的安全和信任。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）在醫學教育，特別是骨科訓練中，展現出顯著潛力。它能提供個性化學習、即時解釋及沉浸式模擬，提升學習效果。然而，挑戰如準確性、偏見及倫理問題仍需克服。目前的AI模型如ChatGPT在骨科考試中表現不佳，顯示需進一步發展。未來研究應聚焦於優化AI模型、建立倫理實踐及評估學習成果，以確保生成式AI能有效融入骨科教育，創造更具吸引力的學習環境。 PubMed DOI

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

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