將大型語言模型（LLMs）應用於醫療教育和臨床管理有很大潛力，但也帶來了一些擔憂。本研究評估了LLMs在醫療教育中的現況，並指出幾個需改進的重點，包括學術誠信、錯誤資訊、資訊完整性、獲取不平等、演算法偏見、道德問題、技術限制及監管不足。研究呼籲未來針對這些挑戰進行深入探討，以提升LLMs在醫療教育中的有效性。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）正在改變病患用藥管理的教育方式，提供易於取得的資訊，協助醫療決策。這些AI工具能詳細說明藥物相互作用、副作用及緊急護理協議，幫助病患做出明智的用藥選擇。不過，仍有挑戰，如錯誤資訊的風險及缺乏個別病患數據的準確性問題。當病患過度依賴AI建議時，安全性問題更為突出。這篇分析探討了LLMs的能力與限制，並強調監管監督的重要性，以確保這些工具輔助而非取代專業醫療建議。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在生物學和化學等複雜領域中影響深遠，特別是在分子設計和優化方面。本篇綜述專注於LLMs在抗生素發現與設計中的應用，特別是肽類分子。我們將探討LLMs在藥物設計的最新進展，以及在抗生素開發中應用這些模型所面臨的挑戰。 PubMed DOI

將大型語言模型（LLMs）整合進抗生素處方的醫療決策中，逐漸受到重視，但面臨挑戰。首先，LLMs在臨床環境中的應用需更深入的醫療理解，因為它們的建議直接影響病患健康。其次，專業知識悖論顯示醫療人員可能過度依賴AI，影響臨床判斷。因此，AI應該輔助而非取代人類決策。最後，LLMs的錯誤風險需謹慎對待，必須建立健全的驗證流程，確保其作為輔助工具的角色。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療領域的應用日益增多，能協助診斷和治療感染。一項研究比較了全科醫生與六個LLMs（如ChatGPT、Gemini等）對24個臨床案例的反應。全科醫生在診斷和抗生素處方的準確率高達96%-100%，但在劑量和療程的準確性上較低（50%-75%）。LLMs的表現也不錯，但在參考指導方針的能力上不一致，特別是在挪威的表現不佳。研究指出LLMs有數據洩漏的風險，雖然它們在抗生素處方上有潛力，但全科醫生在臨床情境解釋和指導方針應用上仍更具優勢。 PubMed DOI

這項研究評估了十四個大型語言模型（LLMs）在不同臨床情境中推薦抗生素的表現。研究使用標準化提示，針對60個案例的藥物選擇、劑量和治療持續時間進行評估。結果顯示，ChatGPT-o1的準確率最高，達71.7%，劑量正確性達96.7%。而在治療持續時間方面，Gemini表現最佳（75.0%）。不過，各模型在複雜案例中的表現差異明顯，顯示出在臨床應用前仍需謹慎驗證。 PubMed DOI

大型語言模型在醫學教育應用越來越普遍，不只幫助老師設計課程、製作教材，也能給予學生回饋，提升語言和寫作能力。這篇綜述分析實際案例，說明LLMs對師生的好處，並討論遇到的挑戰及解方。研究建議醫學教育應更廣泛運用LLMs，以提升學習成效和病人安全。 PubMed DOI

重點整理： 雖然AI正在改變醫學領域，但在小兒科方面的研究還很少。這項研究發現，一個免費、未經專門訓練的大型語言模型，針對13種常見小兒感染情境，能夠提供可靠的抗生素處方建議。 PubMed DOI

大型語言模型在醫療文件撰寫和決策輔助上很有潛力，但因準確性、驗證、偏見和隱私等問題，現階段還不適合完全自動化臨床應用。未來要安全有效導入，需加強研究、訂定明確規範，並維持人工監督。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在重症醫療上應用快速成長，能提升病人管理、診斷、紀錄和醫療教育等，但也有偏見、可靠性和透明度等問題。導入臨床時，需嚴格驗證，確保安全與倫理，才能真正發揮AI在醫療的正面影響。 PubMed DOI