人工智慧（AI）正在快速改變生物醫學研究，加速解決問題並分析龐大數據。AI在藥物設計、毒理學和材料辨識上的應用，有潛力改革科學研究的設計、數據分析和溝通方式。像ChatGPT和Perplexity這樣的大型語言模型改變了科學家之間的互動和溝通方式。雖然AI帶來好處，但也有風險，例如保密性不足和潛在偏見。本評論討論了AI對生物醫學研究現況和未來影響，並強調了需要考慮的利弊。 PubMed DOI

人工智慧在處理炎症性腸道疾病的護理方面有進展，可透過影像分析、文本理解和模擬臨床知識。AI能模仿專家的內視鏡評分，自動處理文件記錄和資訊搜尋，甚至產生類似人類的回應。隨著AI進步，可能提供更詳盡的IBD評估，增進影像分析，甚至實現全自動化護理。評論也討論了在IBD護理中應用和公平使用AI的議題。 PubMed DOI

這篇論文深入分析了AI在藥物開發中的進展，特別是針對小分子、RNA和抗體的應用。它探討了AI如何融入藥物開發流程，並回顧了目前臨床試驗中的藥物。論文指出，至今尚無AI設計的藥物獲得監管機構批准，並建議利用大型語言模型和擴散模型來克服這一挑戰。總體而言，論文強調了AI在藥物發現中的潛力，同時也討論了這個快速發展領域的挑戰與未來機會。 PubMed DOI

隨機臨床試驗對於心血管治療的有效性和安全性非常重要，但面臨高成本、長時間及缺乏多樣性等挑戰。人工智慧（AI）技術的應用有助於改善試驗設計、病人招募、知情同意、結果評估等方面。不過，AI也有風險，如結果不準確、對某些族群的偏見及隱私問題。為了解決這些問題，醫學期刊和監管機構正在建立新的評估框架。謹慎且透明地使用AI對於確保試驗結果的完整性至關重要。 PubMed DOI

最近，人工智慧（AI）的期待大幅上升，主要因為深度學習的進步。AI 現在在各領域廣泛應用，尤其在醫療上影響顯著。生成式 AI 技術如 ChatGPT 進一步加強了這種影響。許多 AI 應用在醫學上逐漸出現，監管機構也已批准 AI 軟體作為醫療器材。大數據整合促進了數據驅動的研究。不過，儘管 AI 潛力巨大，仍面臨挑戰。本篇評論將探討 AI 在癌症研究中的現狀及未來方向。 PubMed DOI

藥物開發傳統上是一個繁瑣且耗時的過程，主要依賴專業知識和反覆試驗。不過，隨著人工智慧（AI）特別是大型語言模型和生成式AI的興起，這個領域正迎來變革。AI技術提升了藥物開發各階段的效率，包括疾病靶點識別、藥物發現、臨床前及臨床研究，甚至上市後的監測。這篇文章探討了AI在藥物開發中的最新應用，並分析了目前仍面臨的挑戰，指出未來研究的潛力。 PubMed DOI

近年來，人工智慧（AI）技術在醫療領域迅速發展，特別是在影像和語音辨識方面。AI將逐漸融入臨床環境，未來可能在病人訪談中扮演重要角色，並協助醫生解讀檢測結果，如心電圖和胸部X光，提供更深入的見解。儘管實際應用仍面臨挑戰，但預期醫生將與AI系統合作，提升心血管疾病的診斷和治療準確性。這篇回顧專注於AI在心臟病學的應用，強調其改善臨床工作流程的潛力，最終使醫療提供者和病人受益。 PubMed DOI

人工智慧（AI）技術的迅速發展，特別是在深度學習和神經網絡方面，對腸胃道腫瘤的研究影響深遠。這些腫瘤複雜且多樣，讓早期檢測和個性化治療變得困難。AI能提高腫瘤篩檢的準確性和敏感性，協助識別生物標記、預測治療反應，並設計個性化治療計畫，最終改善病人治療效果。此外，AI與多組學分析及影像技術的結合，推進了腫瘤微環境的研究，並增強了醫學影像分析的能力。 PubMed DOI

這篇論文探討人工智慧（AI）在醫學研究中的重要性，特別是在撰寫研究論文方面。AI能協助數據分析、提供寫作支援，並提升出版效率。研究依據PRISMA指導原則，搜尋了多個資料庫，找到截至2023年10月的相關文獻。AI工具如ChatGPT能生成草稿，但也引發內容所有權和偏見的倫理問題。論文強調研究人員、出版商與AI開發者需合作建立倫理標準，並提到AI在婦產科和藥物研究中的應用。儘管AI帶來優勢，持續的研究與倫理指導仍然重要，以確保負責任地使用AI。 PubMed DOI

這篇評論探討了人工智慧（AI）在臨床試驗，特別是炎症性腸病（IBD）中的潛力。AI能標準化疾病評分，提升評估準確性，並自動化繁瑣的研究任務。影像分析的進展讓AI在內視鏡檢查和組織學上能與專家相媲美，提供更快、更準確的結果。此外，AI還能更精確地量化疾病特徵。大型語言模型和生成式AI也在簡化從電子健康紀錄中提取數據的過程，改善患者預後預測。這篇評論將探討目前的AI工具及其在IBD臨床試驗中的未來機會。 PubMed DOI