人工通用智能（AGI）和大型語言模型如ChatGPT的興起為改變醫療保健帶來了希望，可以增進病人照護、改善醫療服務的可及性，並簡化臨床運作。但整合到醫療領域需謹慎，以降低風險，如提供錯誤建議、侵犯隱私、製造假資料、過度依賴AGI培訓醫生，以及固化偏見。有效監督和規範對於管理風險、確保AGI安全有效應用於醫療至關重要。克服挑戰，AGI可提升病人照護、醫學知識和醫療實踐，造福社會。 PubMed DOI

2023年，ChatGPT推出後掀起AI熱潮。OpenAI的大型語言模型（LLMs）不提供給安全診所現場使用。各方積極推動LLM民主化，允許本地實施符合隱私規範且適應特定數據。本文探討放射學中本地LLM的潛力，並討論開放與封閉AI領域的發展。初創公司如Meta、Google、X和Mistral AI透過開放模型推動LLM民主化。雖然性能可能不及GPT-4等封閉LLM，但開放LLM在改善診斷報告、與患者互動及從臨床數據庫中提取診斷信息方面展現潛力。 PubMed DOI

GenAI LLMs，如ChatGPT，有潛力在醫療保健領域帶來重大影響。研究指出，這些技術可改善醫療服務效率，但也需面對道德及安全挑戰。未來應該加強研究，專注於實證或臨床領域，以推動這些技術在醫療保健中的應用。 PubMed DOI

總結來說，像ChatGPT這樣的AI系統快速發展正在改變醫療保健和醫患關係。醫護人員需增強道德警覺，以因應技術帶來的風險和機會。他們需學習新技能，善用數位工具，同時保持專業知識和批判思維。本文探討如何在醫療中道德整合AI，確保提供優質服務。 PubMed DOI

人工智慧（AI），特別是像ChatGPT這樣的大型語言模型，在醫療保健中扮演著重要角色。雖然它們能提升行政效率並協助醫療人員，但不應取代醫生的關鍵職能。AI應該與醫生合作，處理數據管理和病患溝通，讓醫生專注於診斷和決策。 對於監管和風險管理的擔憂是合理的，因為缺乏監督的AI使用可能導致誤診或病患照護不足。因此，應用AI時必須重視透明度和安全性，增強人類專業知識，而非取而代之。 最終，AI在醫學中的最佳使用方式是建立夥伴關係，讓技術輔助醫療專業人員，改善病患結果並簡化流程。 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

目前的研究主要探討ChatGPT在模擬病人詢問中的準確性，但對於其在醫療領域的廣泛應用卻缺乏深入研究。大多數研究重複相似實驗，限制了進展。要讓ChatGPT在醫療上發揮真正影響，需解決病人照護中的挑戰，如行政負擔和病人溝通等。建議建立一個結構化框架，包含問題識別、績效指標、跨領域合作、政策發展、財務支持及績效評估，以促進人工智慧的創新應用，改善醫療服務與病人結果。 PubMed DOI

這篇社論探討生成式人工智慧的進展，特別是OpenAI的新模型o1-Preview，並與傳統的ChatGPT (GPT-4)進行比較。雖然ChatGPT在一般醫療建議上已經相當實用，但o1-Preview透過「思考鏈」提供更強的推理能力，能處理更複雜的醫療問題，如遺傳疾病。文章強調o1-Preview在減少不準確性和改善輸出質量的潛力，並提到倫理挑戰和數據多樣性需求。結論呼籲醫療專業人員、政策制定者和計算機科學家合作，以充分發揮AI模型的潛力，提升醫療系統的效率與準確性。 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

將大型語言模型（LLMs）應用於醫療保健有潛力提升病患照護與運營效率，但需謹慎整合，面臨技術、倫理及法規挑戰。 技術上，封閉式LLMs易於部署但可能影響數據隱私；開放式LLMs則可客製化，增強數據控制，但需更多資源與專業知識。倫理上，必須遵循指導方針以保護病患機密性，並確保透明度與責任。法規框架也需建立以保障病患權益。 因此，臨床醫生、研究人員與科技公司之間的合作至關重要，能促進技術穩健且符合倫理的LLMs發展，最終改善病患治療結果。 PubMed DOI