大型語言模型（LLMs）在各行各業快速崛起，尤其在醫療保健領域，引發了重要的道德問題。LLMs獨特之處需要複雜的道德處理方式，涉及數據隱私、所有權、知識產權等議題。為了負責任地應用LLMs於醫療保健，我們需要建立全面的道德框架，符合道德原則並降低社會風險。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）有潛力幫助醫生診斷和改善與患者溝通，提升醫療品質。然而，數據隱私、數位素養不足及整合到臨床工作流程的挑戰限制了應用。為了充分發揮潛力，必須培訓醫護人員使用LLMs，並促進跨學科研究，將人工智慧轉化為智慧增強。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如GPT-4在醫療領域的應用帶來了機會與挑戰。雖然它們能提升醫療服務與病人照護，但也引發了監管與安全問題，如高變異性、缺乏可解釋性及AI幻覺風險等，讓美國和歐盟的醫療器械批准過程變得複雜。儘管如此，基於LLM的醫療應用已進入市場，顯示出監管的空白。迫切需要針對LLM特性建立框架，並加強法規執行，以免延誤對病人的保護，影響其在醫療建議上的潛力。 PubMed DOI

在教學和評估中使用大型語言模型（LLMs）時，需注意法律和倫理問題。首先，各大學應制定明確政策，確保使用符合章程和法律。其次，醫學等專業領域需遵循執照規範。著作權法也需遵守，特別是在生成教育材料時。此外，必須遵循資料保護法，確保個人資料安全。學術誠信方面，需防範作弊和抄襲風險，並進行品質控制。最後，教職員應接受相關培訓，調整評估方法以適應LLMs的使用。整體而言，謹慎規範和監控是關鍵。 PubMed DOI

這篇論文從原則主義的角度探討大型語言模型（LLMs）在醫療中的倫理影響，強調四個關鍵原則：行善、不傷害、自主權和正義。 1. **行善**：LLMs能協助行政工作及提供臨床決策資訊，改善病人治療結果。 2. **不傷害**：使用LLMs有風險，需制定有效的風險管理策略。 3. **自主權**：若LLMs影響病人護理，應告知病人以獲得知情同意，並提供替代方案。 4. **正義**：LLMs可標準化護理，減少偏見，改善資源不足地區的醫療技能，解決健康不平等問題。 總結認為，若妥善管理風險，LLMs的使用在倫理上是合理的。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是先進的人工智慧系統，能生成多種內容，應用於醫療保健的病人護理、工作流程、溝通等領域。它們能簡化文檔、改善病人溝通及協助診斷。然而，使用 LLMs 也帶來風險，如錯誤可能影響病人結果，特別是偏見和倫理問題。為了應對這些挑戰，針對特定任務設計的定制 LLMs，透過精心策劃的訓練數據來減少偏見，並採用提示工程、檢索增強生成等方法提升效能。 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

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

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT、Llama和Claude，正在改變醫療保健，特別是在放射科。最近，弗賴堡和巴塞爾大學醫院的研究顯示，這些系統能有效整合影像存檔與傳輸系統（PACS）和電子健康紀錄（EHR），提升醫師效率，縮短報告時間，並自動化例行任務。研究結果顯示，LLMs不僅提高了診斷質量，還促進了跨學科合作。未來應著重增強透明度和擴大應用範圍，確保遵守倫理和法律標準。 PubMed DOI

將大型語言模型和生成式人工智慧應用於醫療領域，帶來新的法律風險，主要包括算法偏見和數據安全問題，可能侵犯個人權益。此外，醫療數據的管理和商業化也引發所有權爭議。隨著人工智慧的深入應用，醫療傷害的責任判定變得更複雜。為應對這些挑戰，需實施算法審查、加強數據管理、明確數據所有權及建立授權協議，並根據具體過失公平分配責任。 PubMed DOI