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）在醫療保健中越來越重要，主要分為生成式AI和非生成式AI。生成式AI透過分析數據創造新資訊，能生成合成醫學影像和改善手術模擬；而非生成式AI則專注於分析現有數據，幫助預測手術結果和評估病人風險。雖然生成式AI提供創新工具，但非生成式AI在提升病人護理上更具優勢。兩者都能提高臨床效率，但仍面臨偏見、解釋困難及倫理監管等挑戰，醫療人員需了解其能力與限制。 PubMed DOI

核醫學在人工智慧（AI）的整合下已取得顯著進展，提升了診斷、預後、影像品質和治療效果。早期AI主要透過機器學習提高疾病分類和預測準確性，最近深度學習的進展則改善了影像診斷和個人化治療。不過，數據稀缺、異質性和倫理問題仍是挑戰。透過跨學科合作克服這些問題，將有助於AI在核醫學的更廣泛應用，進而改善病人護理和治療結果。 PubMed DOI

這篇論文探討人工智慧（AI）在醫學，特別是學術外科中的重要性，強調其在影像識別、臨床決策和行政任務的應用。大型語言模型如GPT-4和Google的Bard在文本生成上帶來變革，能協助外科醫生撰寫手稿和申請補助。不過，AI的使用也引發了偏見、透明度和智慧財產權等倫理問題。論文回顧了AI的運作、潛在偏見及其負責任使用的重要性，並提出在學術和臨床環境中應強調透明度和倫理訓練的指導方針。 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

這項可行性研究探討了人工智慧（AI）在婦科腫瘤學決策中的潛力，分析了五個虛構的婦科癌症案例。不同經驗的醫生與AI語言模型（如Chat-GPT 4.0、Google Gemini和Bing-Copilot）共同評估這些案例。研究發現，AI能有效提供治療建議，且與醫生的評估高度一致，特別是Chat-GPT在建議的清晰度上表現優異。然而，在複雜案例中，仍需人類的解釋。研究建議進一步探索AI在真實病人數據中的應用，並發展混合決策模型，以提升AI在臨床實踐中的整合性。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI），特別是大型語言模型（LLMs），在生物醫學和健康領域的專業環境及教育中影響深遠。研究顯示，LLMs在醫學執照考試、臨床問題解答等方面表現不亞於人類。這篇評論強調了LLMs的成就，並探討了可能妨礙專業知識和技能發展的挑戰，提供最佳實踐建議以應對這些問題。儘管存在挑戰，學生和教職員理解並運用這項技術仍然至關重要。 PubMed DOI

生成式AI有機會提升基層醫療的效率和品質，像是自動化行政、協助教學、整合病患資料等。不過，目前還需要更多由基層醫療主導的嚴謹研究，確保對醫師和病患都安全有效。作者建議學界應主動訂定研究方向，並展開國際合作來評估Gen AI的應用。 PubMed DOI

生成式AI在醫學教育上能帶來個人化學習、案例模擬和臨床決策支援，但也有準確性和倫理上的挑戰。本文分析其機會與限制，並建議未來應審慎且負責任地運用這項技術。 PubMed DOI