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這封信強調在醫療保健中檢視人工智慧(AI)的倫理與人文層面的重要性,並引用先前研究作為基礎。信中指出,必須考慮AI對病人照護、隱私及醫患關係的影響。透過現有研究,信中主張應全面理解如何將AI整合進醫療系統,並確保遵守倫理標準與人類價值觀。這樣的做法旨在促進信任,並在數位化的醫療環境中改善結果。 PubMed DOI


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這項研究探討醫療專業人員與公眾對於在臨床中使用ChatGPT的看法。研究指出,成功實施ChatGPT不僅依賴技術,還需考量醫療提供者和公眾的態度。透過分析3,130條評論,研究發現醫療人員對其效率表示肯定,但對倫理和責任有疑慮;而公眾則欣賞其可及性和情感支持,但擔心隱私和錯誤資訊。為了有效整合ChatGPT,需針對這些不同觀點進行調整,提升可靠性並明確其在醫療中的角色。 PubMed DOI

這項研究探討醫學生對於使用ChatGPT於教育中的倫理擔憂,特別是隱私、準確性和專業誠信。調查對象為巴基斯坦ABWA醫學院的219名學生,結果顯示95%認為ChatGPT提供的資訊準確,80%信任其醫學內容,但83%對隱私和數據安全感到擔憂。雖然69%的人認為ChatGPT能增強批判性思維,但31%擔心會削弱自主性。22%的學生對未來在醫學教育中使用ChatGPT感到憂慮,主要因隱私和準確性問題。研究強調需謹慎整合ChatGPT,以確保其輔助而非取代傳統學習。 PubMed DOI

人工智慧,特別是ChatGPT,進入醫療領域帶來了許多機會與挑戰。最近的回顧研究探討了ChatGPT在飲食規劃、疾病管理、醫學教育及臨床決策支持等方面的應用。研究指出,雖然ChatGPT在某些領域的準確性高,但也存在不準確、偏見及安全性等問題。許多研究專注於特定領域,可能影響結果的普遍適用性。隨著技術進步,評估其長期影響及倫理考量變得重要,確保在醫療環境中的負責任使用。 PubMed DOI

這項研究探討健康專業學生對ChatGPT的看法及其對醫療和教育的影響。研究發現,86.2%的學生了解ChatGPT,且普遍持正面評價,平均分數為4.04。學生欣賞其在信息檢索和摘要的能力。質性分析顯示三個主題:使用經驗、對醫療品質的影響及教育整合。雖然有好處,如輕鬆獲取信息,但也擔心倫理問題及批判性思維的影響。不同學科間看法一致,建議持續改進以提升準確性和可靠性,並平衡優勢與倫理考量。 PubMed DOI

生成式人工智慧(AI)如ChatGPT,正在改變醫療保健,特別是在病人教育和醫師關係上。這篇回顧探討了生成式AI的雙重影響,包括提升病人對醫療問題的理解、鼓勵自我照護及協助醫療決策的潛力。然而,也存在風險,如病人與醫師之間信任下降及錯誤資訊的散播。研究顯示,生成式AI能提升病人的健康素養,使醫療資訊更易理解。未來需謹慎整合AI工具,確保增強醫師的個人化照護,並解決倫理問題,以維護病人照護品質。 PubMed DOI

這項研究系統性地回顧了人工智慧(AI)在醫學領域的發展,特別是ChatGPT在腫瘤學中的重要角色。最近的進展顯示,ChatGPT能協助收集病歷、診斷、生成電子病歷、提供營養支持、參與多學科團隊及制定個人化治療計畫。不過,數據隱私和法律問題仍需解決,才能安全地整合進臨床實踐。如果這些挑戰克服,ChatGPT有望顯著提升腫瘤學的診斷和治療,改善病患照護及醫療服務品質。 PubMed DOI

人工智慧(AI)在醫療領域的應用,特別是在老年患者的心血管疾病管理上,正帶來顯著變化。像ChatGPT這樣的大型語言模型能改善醫生與病患的溝通,協助診斷和制定治療計畫。AI能分析大量數據,提供個人化建議,幫助醫師管理多重用藥,減少藥物相互作用的風險。此外,AI還能及時提示治療調整,確保老年患者獲得適當的照護。不過,成功實施AI需要強大的技術基礎和對倫理問題的重視,醫療專業人員與技術專家的合作至關重要。 PubMed DOI

這篇評論指出將像ChatGPT這樣的AI技術應用於醫療領域的潛在好處,包括提升效率、降低成本和改善病人結果。不過,它也強調了解決倫理挑戰的重要性,以確保公平使用。評論將這些挑戰分為五個主要領域:偏見、隱私、錯誤資訊、自主性和問責。為了解決這些問題,提出了INNOVATE框架,旨在為AI在醫療中的應用提供明確的倫理指導,促進負責任的整合,並減少倫理顧慮。 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

生成式AI像ChatGPT未來可協助醫療文件處理,減輕醫師行政負擔並提升紀錄標準化。不過,這也帶來偏見、臨床判斷影響、醫病關係改變等倫理疑慮,且出錯時責任歸屬不明。建議應主動告知病人、醫師審查AI草稿、訂定規範及錯誤通報機制,並強化多元訓練資料與醫學教育。 PubMed DOI