人工智慧（AI）在健康溝通系統中的應用，顯著改變了公共衛生管理，尤其在緊急情況下，能透過數位渠道有效接觸大眾。本文探討通用對話式人工智慧（CAI）的角色，強調其在健康訊息傳遞中的潛力，特別是透過AI驅動的訊息平台提供個性化的健康介入。針對COVID-19疫情的案例研究顯示CAI在健康信息傳播上的有效性。我們建議公共衛生機構與AI技術合作，同時解決偏見、錯誤信息及隱私等挑戰，展望未來CAI將提升健康溝通的可靠性。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）如ChatGPT，正在改變醫療保健，特別是在病人教育和醫師關係上。這篇回顧探討了生成式AI的雙重影響，包括提升病人對醫療問題的理解、鼓勵自我照護及協助醫療決策的潛力。然而，也存在風險，如病人與醫師之間信任下降及錯誤資訊的散播。研究顯示，生成式AI能提升病人的健康素養，使醫療資訊更易理解。未來需謹慎整合AI工具，確保增強醫師的個人化照護，並解決倫理問題，以維護病人照護品質。 PubMed DOI

這項研究探討人工智慧生成內容（AIGC）如何縮小不同人口群體的癌症知識差距，特別針對中國的非醫學本科生和研究生醫學生。研究顯示，AIGC在六個月內顯著提升了癌症知識和健康自我效能，尤其是非醫學本科生受益最多。健康自我效能在AIGC使用與癌症知識之間扮演中介角色，顯示其重要性。研究建議將AIGC有效融入癌症教育和公共衛生策略，以增強不同教育背景個體的癌症預防和控制知識。 PubMed DOI

當前社會對科學的信任度下降，公民參與也減少，這可能影響公共健康和健康公平的研究。為了應對這些挑戰，社區為中心的公民科學應用可以提升公眾參與，並成為AI探索的重要領域。我們探討了幾個有潛力的AI應用，如對話式大型語言模型和數據分析工具，這些都能惠及社區。不過，AI在社區研究中的使用也帶來風險，我們也討論了如何減輕這些技術可能引發的倫理和社會挑戰。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4o，在公共衛生文件分析中的應用，像是社區健康改善計畫。研究比較了GPT-4o的半自動化輸出與人類分析師的表現。 主要發現包括： 1. **準確性**：GPT-4o的抽象準確率為79%，錯誤17次；人類分析師則為94%，錯誤8次。數據綜合方面，GPT-4o準確率僅50%，錯誤9次。 2. **時間效率**：GPT-4o在數據抽象上耗時較少，但考慮到提示工程和修正錯誤，實際節省不明顯。 3. **謹慎態度**：建議公共衛生專業人員謹慎使用生成式AI，權衡資源節省與準確性問題。 總之，GPT-4o在公共衛生內容分析上有潛力，但需注意其限制。 PubMed DOI

人工智慧（AI）將對許多工作產生重大影響，特別是在醫療保健領域，尤其是癌症治療。雖然AI在診斷和放射腫瘤學中展現潛力，但仍需證據證明其臨床有效性。支持者強調人類監督的重要性，然而過度依賴AI可能導致技能退化。生成式AI的進展擴大了應用範圍，但需進行獨立研究以驗證效果。算法醫學應像新藥一樣受到重視，並需確保數據集的多樣性。此外，教育計畫和倫理考量也必須跟上，以確保病人護理的質量。 PubMed DOI

這項研究探討AI生成的健康資訊與CDC提供的資訊差異，重點在情感、可讀性和品質。透過語言期待理論，分析了不同來源內容對可信度的影響。比較了CDC和ChatGPT 3.5各20條資訊，並進行品質評估。 主要發現包括： 1. **情感**：ChatGPT的內容較多負面情感，常出現憤怒、悲傷和厭惡的詞彙。 2. **可讀性**：CDC的訊息更易讀，ChatGPT則需較高閱讀年級。 3. **品質**：CDC的資訊在品質評估中得分較高，顯示更可靠。 研究強調公共衛生專業人員需教育大眾理解AI生成健康資訊的複雜性，並建議健康素養計畫應涵蓋這類內容的品質與可讀性討論。 PubMed DOI

這篇論文說明，隨著數位健康科技進步，像是健康網站、EHR、APP、遠距醫療、社群媒體到AI，病人越來越能主動參與醫療，和醫師合作也更緊密，讓醫療體系變得更安全、更貼近病人需求。 PubMed DOI

生成式AI正快速影響醫療教育，雖然帶來不少挑戰，但只要有良好規範和指導，還是能創造很多機會。關鍵在於提升師生的AI素養，這樣才能兼顧專業、病人安全，同時避免影響學生的批判性思考和解決問題能力。 PubMed DOI

生成式AI和大型語言模型越來越多人用來查醫療資訊，雖然有助提升健康知識，但也可能出現錯誤、過度簡化或隱私等問題。現有研究多著重正確性，較少納入病人實際經驗。未來應加強透明度、監督，並讓醫療人員和使用者參與回饋，同時加強大眾教育。 PubMed DOI