近年來，深度學習和機器學習技術在醫療保健領域廣泛應用，尤其在癌症生物學領域。本文探討了人工智慧在腫瘤學中的應用，包括檢測、預後和治療管理等議題。同時討論了在臨床實踐中使用ChatGPT和組學數據的人工智慧應用。文章也提到了精準腫瘤學中人工智慧面臨的挑戰和限制，並提供了克服這些問題的建議。 PubMed DOI

AGI技術如GPT-4和SAM已經在放射腫瘤學領域帶來革新，提升了治療效率和準確性。雖然AGI能提供個人化治療，但人類專業知識仍然不可或缺。本文探討如何有效運用臨床數據，讓AGI更好地增進患者護理品質。 PubMed DOI

生成式人工智慧（GAI）正在改變醫療保健，透過提供解決複雜問題的方案，並透過新的數據和洞察力來改善診斷、治療和照護。研究指出，GAI在醫療保健領域有許多應用，例如提供健康資訊和診斷疾病。然而，整合GAI也面臨一些挑戰，需要克服限制，才能充分發揮其潛力並革新醫療保健。 PubMed DOI

討論了生成式人工智慧在醫學診斷中的應用，包括支援訪談、協助鑑別診斷和強化臨床推理。雖然GAI有助於轉換患者描述為圖像和提供診斷，但也有風險，如產生錯誤資訊。整合GAI與人類決策可提升診斷速度和正確性，未來應該強調結合人類診斷推理，增進而非取代醫療專業知識。 PubMed DOI

生成式人工智慧（GAI）技術有望顯著改變臨床病理學的工作流程，主要應用於教育、數據挖掘、決策支持等方面。這篇評論探討了GAI在臨床化學、微生物學等子專科的具體案例，並指出了偏見、幻覺等潛在挑戰，以及整合到現有工作流程中的困難。強調人類監督的重要性，以確保病人結果的意義。總之，GAI在提升醫療服務上潛力巨大，但需謹慎考量其局限性和用戶接受度。 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

這篇文章擴展了七部分系列中的介紹，重點在生成式人工智慧（Gen AI）在病理學和醫學的潛力。探討了Gen AI的應用，包括自訂聊天機器人生成診斷報告、合成影像訓練模型、數據集增強及教育情境生成。文章分類了開源與閉源模型，討論了GPT-4、Llama、Mistral、DALL-E和Stable Diffusion等流行模型的框架與限制，並回顧了所需的基本工具。最後，展望了Gen AI對醫療未來的影響，並討論隱私、偏見、倫理等相關挑戰。 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

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

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