討論臨床藥理學中使用LLMs，並探討人工智慧在生物武器開發的潛在濫用問題。分析現有文獻，討論道德考量和立法，提出風險降低措施。指出人工智慧和LLMs在生物武器製造上的雙重用途性，建議建立可解釋的人工智慧、道德指南和監管框架。雖然整合人工智慧於臨床藥理學有機會，但也引發道德和安全疑慮，需要積極因應。 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

自1950年代以來，人工智慧（AI）在腸胃病學上取得了顯著進展，特別是大型語言模型（LLMs）如ChatGPT的出現。這些模型能生成類似人類的文本，並有潛力改善診斷、治療和病患溝通等方面。 優勢包括加速診斷、個性化護理、增強教育和決策支持。然而，挑戰也不少，如AI理解能力有限、數據偏見和隱私問題等。未來，LLMs的發展需依賴於數據分析能力，並需醫療專業人員與AI開發者的合作，以提升病患護理品質。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在專業考試中表現出色，讓人對其在臨床實踐中的應用感到興奮。不過，這需要臨床醫師技能的轉變。我們的回顧指出，醫療專業人員需發展以下能力： 1. **跨學科訓練**：結合醫學知識與AI技術的理解。 2. **批判性思維**：評估AI生成內容的能力。 3. **溝通技巧**：有效與患者及團隊溝通AI見解。 4. **倫理與專業精神**：重視AI使用的倫理影響。 5. **適應能力**：持續學習以跟上AI進步。 這些領域的重視將幫助醫師有效利用LLMs，提升患者治療結果並降低風險。 PubMed DOI

這篇文章探討了人工智慧的興起，特別是大型語言模型（LLMs）對各領域的影響，尤其是在醫學上。像ChatGPT和Bard這類模型，透過大量文本數據訓練，能生成回應，並在科學研究中協助處理醫療數據、診斷及撰寫學術材料。文章也提到LLMs的未來潛力、應用挑戰，以及監控使用以確保道德和有效實施的重要性。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是先進的人工智慧系統，能生成多種內容，應用於醫療保健的病人護理、工作流程、溝通等領域。它們能簡化文檔、改善病人溝通及協助診斷。然而，使用 LLMs 也帶來風險，如錯誤可能影響病人結果，特別是偏見和倫理問題。為了應對這些挑戰，針對特定任務設計的定制 LLMs，透過精心策劃的訓練數據來減少偏見，並採用提示工程、檢索增強生成等方法提升效能。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在醫療領域的應用逐漸普及，透過大型語言模型（如GPT-4）和自動語音識別技術，能有效提升醫療文檔的效率，讓醫生更專注於病人護理。然而，AI生成的內容需謹慎校對，因為可能出現錯誤或不準確的資訊。此外，隨著醫療數據的增加，患者隱私和算法偏見的風險也上升。因此，開發者應加強監管，遵循倫理指導，並改善輸出準確性。 PubMed DOI

抗微生物抗藥性是全球健康的重要議題，亟需創新策略來改善抗生素管理。AI 聊天機器人，特別是大型語言模型，能協助臨床醫師優化抗生素治療。本研究回顧了過去五年相關文獻，發現AI 聊天機器人能提供抗生素建議、增強醫學教育及改善臨床決策，但仍面臨臨床細節管理不一致、算法偏見及數據隱私等挑戰。未來需進行嚴格的臨床試驗及跨學科合作，以確保其安全有效地應用於臨床。 PubMed DOI

抗生素的處方需在有效治療與降低抗藥性風險之間取得平衡。目前對大型語言模型（LLMs）的研究缺乏標準化，顯示出識別其輸出中的偏見和錯誤資訊的必要性。教育未來醫療專業人員了解這些問題至關重要，以確保在抗生素處方中正確使用LLMs。這樣的教育能幫助他們掌握LLMs的優缺點，最終促進臨床決策的改善。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療領域的應用日益增多，能協助診斷和治療感染。一項研究比較了全科醫生與六個LLMs（如ChatGPT、Gemini等）對24個臨床案例的反應。全科醫生在診斷和抗生素處方的準確率高達96%-100%，但在劑量和療程的準確性上較低（50%-75%）。LLMs的表現也不錯，但在參考指導方針的能力上不一致，特別是在挪威的表現不佳。研究指出LLMs有數據洩漏的風險，雖然它們在抗生素處方上有潛力，但全科醫生在臨床情境解釋和指導方針應用上仍更具優勢。 PubMed DOI