大型語言模型（LLMs）在心理健康護理中有潛力，能透過臨床筆記和轉錄來改善診斷和治療。不過，技術成本、識字差距和數據偏見等挑戰需解決。文章建議採用社會文化技術方法，重點在五個領域：建立全球臨床資料庫、制定倫理指導方針、精煉診斷類別、納入文化考量及促進數位包容性。作者強調開發具代表性的數據集和可解釋的臨床決策支持系統的重要性，並強調各方合作以確保公平的臨床部署。 PubMed DOI

將大型語言模型（LLMs）整合進電子健康紀錄（EHRs）中，雖然能提升數據分析和病患照護，但也帶來隱私、法律及操作上的挑戰。主要問題包括病患未經同意的數據使用、缺乏監管、AI醫療失誤責任不明、數據偏見及重用風險。為了保護病患，特別是脆弱族群，臨床醫師應推動病患教育、倫理實踐及健全監督，確保LLMs的使用既安全又有效。 PubMed DOI

這篇論文針對醫療領域中安全實施大型語言模型（LLMs）的需求，提供了具體指導方針。雖然LLMs有助於改善醫療功能，但目前缺乏實用建議。作者提出逐步方法，包括保護病人隱私、調整模型以符合醫療需求、微調超參數、設計醫療提示、區分臨床決策支持應用、評估輸出質量及建立模型治理框架。此外，論文介紹了ACUTE助記符，幫助評估LLM回應的準確性、一致性、語義不變性、可追溯性及倫理考量，旨在協助醫療機構安全整合LLMs。 PubMed DOI

將大型語言模型（LLMs）應用於醫療保健有潛力提升病患照護與運營效率，但需謹慎整合，面臨技術、倫理及法規挑戰。 技術上，封閉式LLMs易於部署但可能影響數據隱私；開放式LLMs則可客製化，增強數據控制，但需更多資源與專業知識。倫理上，必須遵循指導方針以保護病患機密性，並確保透明度與責任。法規框架也需建立以保障病患權益。 因此，臨床醫生、研究人員與科技公司之間的合作至關重要，能促進技術穩健且符合倫理的LLMs發展，最終改善病患治療結果。 PubMed DOI

初級衛生保健（PHC）對全球健康系統及全民健康覆蓋非常重要。在中國，PHC面臨資源分配不均、專業人員不足、分級治療不力及慢性病管理等挑戰。人工智慧（AI），特別是大型語言模型（LLMs），為PHC帶來許多應用機會，如健康促進、醫療諮詢及心理健康支持等。不過，透明度、結果誤導、隱私及社會偏見等問題需解決。未來應專注於跨領域合作、改善健康公平，並發展倫理及法律框架，以確保AI在醫療中的安全有效使用，最終支持全民健康覆蓋。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療領域受到廣泛關注，但實際應用面臨幾個挑戰： 1. **操作脆弱性**：可能出現數據安全和生成錯誤資訊的問題，影響病人照護。 2. **倫理與社會考量**：涉及病人隱私和決策偏見的倫理問題，影響健康公平。 3. **性能與評估困難**：在臨床環境中評估其有效性複雜，傳統指標可能不適用。 4. **法律與監管合規性**：現有法規無法完全應對 LLMs 的特性，需要新的合規框架。 解決這些挑戰對於充分發揮 LLMs 在醫療中的潛力至關重要。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在人工智慧領域是一大突破，能改變醫療溝通、研究和決策。它們能快速分享健康資訊，打破語言障礙，但整合進醫療系統時也面臨挑戰，如數據偏見、隱私問題及數位素養差異。儘管如此，LLMs的分析能力可支持基於證據的醫療政策。為了發揮其潛力，需制定倫理指導方針、減少偏見策略，並確保全球醫療資源的公平獲取。妥善解決這些挑戰，LLMs有望改善全球健康結果，促進健康公平。 PubMed DOI

近期LLM在醫療應用上進步很快，但輸入多餘的社經細節（如種族、收入、LGBT+身份）可能讓結果產生偏見，甚至加劇健康不平等。為此，作者提出EquityGuard框架，能偵測並減少這些不公平風險，實驗證明能讓不同族群獲得更公平的醫療建議。 PubMed DOI

**重點摘要：** 大型語言模型正在改變醫療照護，不只是協助醫師，也讓病人能夠自己做健康決策。這樣的轉變帶來了機會，例如提升病人參與度和促進健康平等，但同時也有風險，像是如果病人在沒有適當指導下自行做決定，可能會造成傷害。這篇文章討論了這個醫學新時代的好處與挑戰。 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