研究發現GPT-4在回答醫學倫理問題上有潛力，但在處理實際倫理困境上仍有改進空間。整合大型語言模型到醫學倫理決策有潛力，但需謹慎。建議運用模型挖掘健康記錄，或作為倫理教育工具，但需注意其限制。 PubMed DOI

大型語言模型AI在醫療保健領域可能帶來改革，但也引發了對於不良結果責任的疑慮。雖然美國尚無具體LLM AI醫療過失案例，但過去先例可提供法律參考。本文探討臨床醫師使用LLM AI的法律風險，檢視AI醫療過失責任法規，提出政策建議，如FDA演算法透明度、LLM使用同儕審查、侵權改革分享責任。 PubMed DOI

醫學診斷的機器學習進展迅速，未來可能會更多元化且以自然語言為主。這轉變帶來道德挑戰，如信任、透明度、病人權益、醫機合作責任、公平性和隱私。大型語言模型加劇了問題複雜性，臨床評估和企業利益也成挑戰。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在專業考試中表現出色，讓人對其在臨床實踐中的應用感到興奮。不過，這需要臨床醫師技能的轉變。我們的回顧指出，醫療專業人員需發展以下能力： 1. **跨學科訓練**：結合醫學知識與AI技術的理解。 2. **批判性思維**：評估AI生成內容的能力。 3. **溝通技巧**：有效與患者及團隊溝通AI見解。 4. **倫理與專業精神**：重視AI使用的倫理影響。 5. **適應能力**：持續學習以跟上AI進步。 這些領域的重視將幫助醫師有效利用LLMs，提升患者治療結果並降低風險。 PubMed DOI

隨著越來越多的試驗評估已批准的治療和替代護理策略，針對這些研究的倫理監督變得必要。美國的人類研究規範強調研究風險高於標準臨床護理，因此需要更嚴格的保護。現有的監督系統雖有效，但過於標準化，未考慮比較效果研究的特性。應考慮風險程度及病人選擇的限制，並根據這些因素將臨床試驗分類為高風險或低風險。此外，建議探索簡化的同意流程，以促進病人的有意義選擇。總之，倫理監督應與風險和病人決策影響成比例。 PubMed DOI

這篇論文從原則主義的角度探討大型語言模型（LLMs）在醫療中的倫理影響，強調四個關鍵原則：行善、不傷害、自主權和正義。 1. **行善**：LLMs能協助行政工作及提供臨床決策資訊，改善病人治療結果。 2. **不傷害**：使用LLMs有風險，需制定有效的風險管理策略。 3. **自主權**：若LLMs影響病人護理，應告知病人以獲得知情同意，並提供替代方案。 4. **正義**：LLMs可標準化護理，減少偏見，改善資源不足地區的醫療技能，解決健康不平等問題。 總結認為，若妥善管理風險，LLMs的使用在倫理上是合理的。 PubMed DOI

將人工智慧（AI）和大型語言模型（LLMs）整合進德國醫療系統，能提升病人護理和臨床研究，但因數據保護法律複雜，實際應用仍有限。關鍵因素包括遵守GDPR、獲得病人同意、建立數據處理協議、確保醫療監督及提供者透明度。隨著AI技術進步，LLMs的應用潛力將增強，但需明確法律和倫理指導，以保障病人權益和數據安全。 PubMed DOI

將大型語言模型和生成式人工智慧應用於醫療領域，帶來新的法律風險，主要包括算法偏見和數據安全問題，可能侵犯個人權益。此外，醫療數據的管理和商業化也引發所有權爭議。隨著人工智慧的深入應用，醫療傷害的責任判定變得更複雜。為應對這些挑戰，需實施算法審查、加強數據管理、明確數據所有權及建立授權協議，並根據具體過失公平分配責任。 PubMed DOI

將人工智慧（AI）融入法律程序和專家證據中，既有機會也有挑戰。AI工具在各領域的普及，使得人類專業知識與AI分析的界線變得模糊。主要挑戰在於確認AI生成證據的可靠性，法院需考量專家意見是否受到AI影響。法律系統可能需重新評估專家證詞中技術的使用，並建立AI輔助證據的可接受性標準。此外，法律框架也需調整，以解決AI對專家意見的貢獻所帶來的責任問題。 PubMed