人工智慧（AI）在健康溝通系統中的應用，顯著改變了公共衛生管理，尤其在緊急情況下，能透過數位渠道有效接觸大眾。本文探討通用對話式人工智慧（CAI）的角色，強調其在健康訊息傳遞中的潛力，特別是透過AI驅動的訊息平台提供個性化的健康介入。針對COVID-19疫情的案例研究顯示CAI在健康信息傳播上的有效性。我們建議公共衛生機構與AI技術合作，同時解決偏見、錯誤信息及隱私等挑戰，展望未來CAI將提升健康溝通的可靠性。 PubMed DOI

這項研究強調在醫療保健中開發人工智慧工具時，必須納入多元病患的觀點，特別是針對種族和族裔少數群體。調查邀請了230名來自這些群體的參與者，結果顯示雖然許多人對人工智慧有基本了解，但對其在醫療和皮膚科的應用認識不足。參與者對醫療系統的信任程度因收入而異，且不少人對自己的數據被用於人工智慧開發感到不安，並認為應該獲得補償。這項研究強調納入多元聲音的重要性，以確保公平的醫療解決方案。 PubMed DOI

COVID-19疫情促進了公共衛生監測和疫情管理的AI工具發展。雖然這些AI程式展現潛力，但也引發了數據隱私、偏見和人機互動的擔憂。世界衛生組織（WHO）最近的會議專注於AI在公共衛生中的角色，邀請多個機構分享見解。AI在診斷和數據處理上改善了臨床護理，但倫理考量如數據使用和算法偏見也很重要。公共衛生官員需建立透明、負責和公平的治理框架，並解決全球數據獲取的不平等問題，以確保公平醫療結果。 PubMed DOI

健康溝通與推廣在網路上的變化受到科技進步，特別是生成式人工智慧（GenAI）的影響。雖然這些技術為公眾和健康專業人士帶來新機會，但也可能加劇健康差距。文章探討了GenAI在健康推廣中的應用及其挑戰，強調以往網路溝通的局限性，如缺乏即時回應和個性化建議。研究呼籲進一步探討GenAI在公共健康推廣中的實證研究，並強調提升數位素養和社會弱勢群體的科技存取，以減少健康不平等。 PubMed DOI

人工智慧（AI）正在改變醫療保健，但也帶來了倫理和法規挑戰。本研究旨在建立一個可信賴的AI框架，強調透明度和公平性，並提供可行策略以在臨床中實施。透過文獻回顧，發現目前AI治理存在缺口，提出了適應性監管框架和可量化的可信度指標。研究強調多方參與和全球合作的重要性，以確保AI創新能解決醫療需求。實現可信賴的AI需要技術進步、倫理保障和持續合作，促進負責任的創新並提升病人結果。 PubMed DOI

人工智慧（AI）將對許多工作產生重大影響，特別是在醫療保健領域，尤其是癌症治療。雖然AI在診斷和放射腫瘤學中展現潛力，但仍需證據證明其臨床有效性。支持者強調人類監督的重要性，然而過度依賴AI可能導致技能退化。生成式AI的進展擴大了應用範圍，但需進行獨立研究以驗證效果。算法醫學應像新藥一樣受到重視，並需確保數據集的多樣性。此外，教育計畫和倫理考量也必須跟上，以確保病人護理的質量。 PubMed DOI

AI在醫療上雖能提升治療效果，但也常因資料不夠多元、邊緣族群代表性不足而產生偏見和不平等。為了確保公平，需用多元資料、修正偏見，並讓團隊更包容，同時推動公平審查、透明流程及國際合作，才能打造真正公平的醫療AI。 PubMed DOI

**重點摘要：** AI 和大型語言模型越來越常被病人和照顧者用來提升健康知識，解決個人的健康問題。雖然 AI 發展很快，但它在參與式醫療中的角色才剛開始被探討。這一期特刊主要聚焦在病人和一般大眾如何運用 AI 來促進健康。 PubMed DOI

生成式AI正快速改變臨床運動生理學，帶來更精準的運動處方與醫療服務，但也引發資料隱私、照護人性化及資源分配不均等問題。本文整理相關倫理與實務議題，呼籲建立明確指引並持續研究，確保AI安全、合乎倫理地應用於臨床。 PubMed DOI

生成式AI和大型語言模型越來越多人用來查醫療資訊，雖然有助提升健康知識，但也可能出現錯誤、過度簡化或隱私等問題。現有研究多著重正確性，較少納入病人實際經驗。未來應加強透明度、監督，並讓醫療人員和使用者參與回饋，同時加強大眾教育。 PubMed DOI