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）正在迅速改變病理學教育，特別是大型語言模型和多模態工具的應用。這些技術能提供個性化學習體驗、簡化內容開發，並提高資源的可及性，支持學習者和教育者的培訓過程。案例研究顯示，整合這些技術能提升教育效果，但也需注意倫理影響和潛在風險。未來成功的關鍵在於AI專家與醫學教育者的合作，確保人類監督和透明度，強化教育者在病理學中的角色。 PubMed DOI

這項研究探討生成式人工智慧對醫學生創建練習考題的信心與態度影響。68名醫學生和醫師助理學生參加了工作坊，學習使用Google Bard（現稱Gemini）。調查顯示，使用AI創建考題的信心顯著提升（<i>p</i> < 0.001）。焦點小組反饋指出AI的優勢與擔憂，學生希望機構能提供更清晰的指導。雖然信心提升，但研究強調需徹底評估AI生成考題的質量與準確性。總體而言，教導學生負責任地使用AI工具是關鍵。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在生成式人工智慧上有重大進展，能根據文本提示產生連貫的語言。在醫學教育中，LLMs展現了提升學習體驗、提供個性化輔導、生成教育內容及模擬病患互動的潛力。不過，隨著技術快速演變，準確性、倫理影響及錯誤資訊的擔憂也隨之而來。隨著LLMs能力的持續提升，其在醫學教育的應用可能會擴大，因此需要不斷評估與調整，以確保其有效且負責任地使用。 PubMed DOI

在醫學教育中整合大型語言模型（LLMs）有其優勢與挑戰。這些AI工具能改善資訊獲取與批判性思考，但也可能導致過度依賴及倫理問題。學生和教師需了解LLMs的限制，維護學術誠信，並負責任地管理數據。教師應重視內容質量，而非僅依賴AI檢測。LLMs應作為輔助資源，強調可及性與公平性。教育機構應制定符合其價值觀的指導方針，以支持負責任的LLM使用，並靈活應對科技進步。 PubMed DOI

這篇論文探討生成式人工智慧（GenAI）對研究生醫學教育（GME）的影響，指出其帶來的機會與風險。機會包括減輕電子健康紀錄的負擔、增強臨床模擬、個性化教育、支持研究與分析，以及改善臨床決策。不過，論文也提到風險，如AI輸出不準確、過度依賴AI資訊、學術誠信問題、潛在偏見及隱私風險。隨著GenAI技術的進步，理解其優缺點將變得相當重要。 PubMed DOI

機器學習和大型語言模型在醫療領域的應用正在改變診斷和病人護理，但許多醫生對這些技術的了解不足，可能導致依賴和疏忽。為了解決這個問題，我們設計了一個模組化的AI課程，利用Colab筆記本教授基礎概念，讓沒有數據科學背景的人也能輕鬆學習。課程包含五個模組，旨在融入醫學院的數據科學課程，並強調倫理和地方相關性。接下來，我們將整合這個課程並創建可調整的教學指南，以便在其他醫學院推廣。 PubMed DOI

生成式AI正快速影響醫療，但醫學教育缺乏配套基礎建設。問題不在技術，而是缺乏制度、經費和研究方法。建議成立專責團隊、穩定經費並建立評估機制，否則AI可能加劇不平等，影響醫師訓練。真正改變需制度和資源支持，不只是熱情。 PubMed DOI

AI 尤其是大型語言模型，正快速改變醫學教育，從招生、課堂到臨床學習和評量都有影響。AI 可簡化審查流程、提升學習體驗、協助臨床決策與自動評分，但也有演算法偏見、透明度不足和倫理疑慮等挑戰。建議審慎、以實證方式導入，才能負責任地應用 AI。 PubMed DOI

生成式AI在醫學教育上能帶來個人化學習、案例模擬和臨床決策支援，但也有準確性和倫理上的挑戰。本文分析其機會與限制，並建議未來應審慎且負責任地運用這項技術。 PubMed DOI