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

這項研究探討人工智慧（AI）在醫療領域的風險，並提出政策建議以減輕這些風險，同時發揮AI的優勢。AI若正確使用，能對醫療產生重大影響，但其快速普及也帶來倫理、法律及社會問題。研究指出，數據偏見可能導致護理不平等，且AI的可解釋性和問責性問題可能影響病人安全。報告建議提高醫療人員的AI素養、加強隱私保護，並將倫理原則融入AI設計，以確保負責任且公平地使用AI，提升醫療品質。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在醫療領域的應用已改變病人互動方式。本研究探討了像ChatGPT這樣的AI在手術同意過程中的角色，重點在於病人的理解與滿意度。研究中86名參與者與AI互動後，71%的人感到獲得足夠資訊，86%認為資訊清晰，71%相信能做出知情決策。雖然大多數參與者表達滿意，但對數據隱私的擔憂仍然存在。未來需改善AI互動，確保人性關懷不被忽視。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在醫療保健的發展需要深入理解與評估其性能，並建立合適的監管框架。本文回顧了美國FDA在AI監管的歷史，探討AI在醫療產品開發及臨床研究中的應用，並討論調整監管系統以應對AI挑戰的必要性。FDA已批准近1000項AI輔助醫療設備，並收到多項藥物開發申請。有效的監管需跨部門協調，並強調透明度與持續性能監測，以確保患者健康結果。所有相關方必須重視AI的發展。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）及大型語言模型（LLMs）在健康技術評估（HTA）中的應用越來越受到重視，主要可用於系統性文獻回顧、實證數據分析及健康經濟模型。AI能自動化文獻回顧過程，提高效率；在實證數據方面，能分析大量資料，提供臨床決策的洞見；在健康經濟模型中，則可支持模型的整體發展。然而，這些應用仍面臨科學嚴謹性、可靠性及數據隱私等挑戰，需謹慎整合並持續評估其效益與風險。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）在醫療保健中有潛力提升診斷準確性和個性化治療，但其快速且未受監管的使用引發了多項倫理問題。主要問題包括AI可能產生誤導性資訊，導致誤診，強調了醫師監督的重要性。此外，許多大型語言模型缺乏透明度，可能削弱病人和醫療提供者的信任。AI的監管不足也使得病人數據安全和合成數據的有效性成為挑戰。為確保AI的安全使用，需建立嚴格的數據安全標準和跨學科的監督機制，以保障病人的安全和信任。 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

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

人工智慧（AI）在醫療保健的應用已經顯著改變了診斷和治療方式，特別是在資源不足的環境中，能有效縮小醫療差距。不過，為了在這些地方負責任地實施AI，必須考量當地需求及公平醫療的挑戰。研究指出成功實施AI的四大關鍵：基礎設施需求、部署與數據管理、教育與訓練，以及負責任的AI實踐。透過這些領域的專注，能促進AI的可持續整合，提升醫療服務的可及性。 PubMed DOI

這篇評論指出將像ChatGPT這樣的AI技術應用於醫療領域的潛在好處，包括提升效率、降低成本和改善病人結果。不過，它也強調了解決倫理挑戰的重要性，以確保公平使用。評論將這些挑戰分為五個主要領域：偏見、隱私、錯誤資訊、自主性和問責。為了解決這些問題，提出了INNOVATE框架，旨在為AI在醫療中的應用提供明確的倫理指導，促進負責任的整合，並減少倫理顧慮。 PubMed DOI