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

藥物開發費用高達25億美元，討論了調整現有分子和創造新分子兩種方法。人工智慧在藥學領域帶來革命，尤其生成式人工智慧在藥物發現中備受矚目。探討了不同生成式人工智慧模型、應用、挑戰及潛力。強調了商業合作夥伴在藥物發現中的重要性。 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

「AI 科學家」是一種創新的生物醫學研究方法，旨在設計 AI 系統來增強人類能力，而非取代人類。這些 AI 代理能進行懷疑式學習和推理，與人類研究者有效合作。透過整合先進的 AI 模型與生物醫學工具，它們能分析大量數據、探索假設並自動化重複性任務，簡化研究過程。這些代理還能持續學習，保持最新的科學知識，應用於虛擬細胞模擬、新療法開發等領域，促進生物醫學研究的進步。 PubMed DOI

製藥產業正專注於改善藥物開發，目的是降低成本、提升效率，並改善病患的治療效果。模型導向藥物開發（MIDD）透過數學模型模擬藥物的吸收和代謝，而人工智慧（AI）則利用機器學習分析大量數據，進行更準確的預測。結合MIDD與AI，可以透過虛擬試驗優化藥物選擇和治療策略，降低風險。不過，數據質量、隱私和模型可解釋性等挑戰仍需克服。這種整合有潛力改變藥物發現和個人化醫療，對病患和製藥業皆有益處。 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

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

人工智慧（AI）正在改變醫療保健，但也帶來了倫理和法規挑戰。本研究旨在建立一個可信賴的AI框架，強調透明度和公平性，並提供可行策略以在臨床中實施。透過文獻回顧，發現目前AI治理存在缺口，提出了適應性監管框架和可量化的可信度指標。研究強調多方參與和全球合作的重要性，以確保AI創新能解決醫療需求。實現可信賴的AI需要技術進步、倫理保障和持續合作，促進負責任的創新並提升病人結果。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）和機器學習（ML）的發展為健康技術評估（HTA）帶來機會與挑戰。雖然這些人工智慧系統能提升決策預測能力並簡化文獻回顧，但目前在HTA中的應用仍然有限。主要障礙包括透明度要求、數據分析需人類監督，以及與報銷相關的敏感性問題。人工智慧生成的證據尚未能取代傳統研究設計，且訓練成本需謹慎考量。本文探討德國的人工智慧應用及其未來前景，強調需業界、HTA機構與學術界合作，逐步整合人工智慧。 PubMed DOI

人工智慧（AI）正顯著提升臨床藥理學和轉譯科學，特別是在藥物開發和病人照護上。最近的美國臨床藥理學與治療學會年會中，專家們探討了AI如何簡化藥物發現、劑量策略及結果評估等流程。大型語言模型在生物醫學研究中的應用，使數據分析更民主化，幫助研究人員更有效利用數據。此外，討論也提到可解釋的AI在預測藥物療效和安全性方面的潛力，以及整合AI所需的倫理考量。這些觀點強調了AI在加速藥物開發和滿足病人需求上的重要性。 PubMed DOI