臨床實踐指導方針（CPGs）對醫療專業人員的決策至關重要，因為它們提供基於證據的建議。然而，在日本，針對提升病人理解和決策的病人導向指導方針仍然不足，這影響了病人有效管理健康的能力。生成式人工智慧技術如ChatGPT，能簡化醫療資訊並個性化溝通，幫助病人更好理解護理細節。透過提升指導方針的清晰度，這些技術有潛力改善醫療結果，促進病人參與與明智決策。 PubMed DOI

生成式人工智慧（Gen AI）在醫療保健領域展現出巨大潛力，能改善病人照護、個性化治療、專業人員培訓及推進研究。它在臨床上可協助制定治療計畫、分析醫學影像、預測風險等，並透過自動化行政任務減輕醫師負擔，讓他們有更多時間與病人互動。此外，Gen AI也能提升手術結果。在非臨床方面，它增強醫學教育和醫療行銷，持續改善臨床和運營效率，使醫療服務更主動、預測性和精確。 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

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

這項研究開發了一個基於檢索增強生成的醫生推薦模型（RAGPR），旨在提升網路醫療服務中的個人化推薦。研究針對排班人員手動分診的限制，使用廈門大學第一附屬醫院的646,383份諮詢紀錄進行評估。結果顯示，SBERT和OpenAI的表現優異，F1分數分別達到95%和96%。在大型語言模型中，GPT-4o表現最佳，F1分數為95%。整體而言，RAGPR模型在提升醫療服務的準確性和個人化方面展現良好潛力，提供可擴展的病患與醫生匹配解決方案。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療領域的病人反饋分析上有了顯著進展，但訓練成本高且耗時。為了解決這些問題，推出了KAdam-EnGPT4LLM優化演算法，結合卡爾曼濾波器和自適應動量估計，提升訓練效率並降低成本。這個演算法已應用於GPT4ALL模型，專注於醫療情感分析，創建了GPT4ALL-MediSentAly-KAdam。結果顯示，這個模型在準確度、召回率和運行時間等方面，表現優於傳統的微調LLMs，無論在兩個數據集上均有良好表現。 PubMed DOI

這項研究探討了人工智慧（AI）輔助對醫生在胸痛分診中的決策影響，特別是人口統計偏見。50位美國醫師觀看白人男性或黑人女性病人的視頻，並在接受GPT-4建議前後回答臨床問題。結果顯示，AI輔助使白人男性病人的決策準確率從47%提升至65%，黑人女性則從63%提升至80%，改善幅度均為18%。研究未加劇偏見，顯示AI能提升決策並確保公平醫療。90%的醫生認為AI未來將在臨床決策中扮演重要角色，顯示其解決不平等問題的潛力。 PubMed DOI

這項研究比較了經驗豐富的社區護理師與先進的生成式人工智慧（GenAI）在診斷準確性和臨床決策能力的表現。研究於2024年5至6月進行，114名以色列護理師參與，並針對四個醫療案例進行問卷調查。同時，收集了三個GenAI模型的回應。結果顯示，在10字限制下，護理師的準確性優於GenAI，雖然GenAI回應速度較快，但常顯得冗長。研究認為，儘管GenAI有潛力輔助護理，但目前人類醫師在臨床推理上仍具優勢，需進一步研究才能有效取代護理專業知識。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4o在晚期胃癌治療建議的準確性和完整性上，表現都比Gemini Advanced更穩定。不過，兩者的建議都只能當作輔助工具，還是需要專業醫師監督，不能單獨用來做臨床決策。 PubMed DOI

隨著台灣人口老化，失智症成為醫療和經濟上的重要議題。為了提升照護效率，研究團隊開發了一套數位系統，能自動產生失智症患者的治療計畫，並用規則式、神經網路和大型語言模型三種方法進行比較，還建立了大量虛構病患資料來訓練和測試系統。 PubMed DOI