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

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

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

AI在醫療上雖能提升治療效果，但也常因資料不夠多元、邊緣族群代表性不足而產生偏見和不平等。為了確保公平，需用多元資料、修正偏見，並讓團隊更包容，同時推動公平審查、透明流程及國際合作，才能打造真正公平的醫療AI。 PubMed DOI

調查顯示，牙醫師普遍認為AI能提升診斷準確度和效率，但也擔心隱私、透明度及臨床決策風險。多數人主張AI應輔助而非取代醫師，並需專業監督與維持醫病關係。未來導入AI，審慎規劃和持續教育訓練很重要。 PubMed DOI

這篇文章分兩部分探討AI醫療的倫理與社會議題：一是整理2021-2023年新文獻，二是回顧2014-2024年系統性綜述。結果發現，AI技術進步讓傳統倫理原則不夠用，實務上需要更細緻、貼近情境的倫理分析。 PubMed DOI

生成式AI像ChatGPT未來可協助醫療文件處理，減輕醫師行政負擔並提升紀錄標準化。不過，這也帶來偏見、臨床判斷影響、醫病關係改變等倫理疑慮，且出錯時責任歸屬不明。建議應主動告知病人、醫師審查AI草稿、訂定規範及錯誤通報機制，並強化多元訓練資料與醫學教育。 PubMed DOI

雖然生成式AI在臨床推理上有潛力，但目前缺乏真正的邏輯推理能力，且常用過時或不符本地的資料，可靠性令人擔憂。要讓醫療AI值得信賴，必須結合最新、在地資訊、專業醫師合作，以及透明可解釋的決策流程，才能實現安全、合乎倫理、以病人為中心的應用。 PubMed DOI

AI技術發展迅速，現有法規難以跟上，特別是在生技製藥這種高度管制產業，嚴格規範反而可能阻礙創新。本文回顧現行法規，強調需為AI醫療產品建立專屬法規，並提出混合式監管評估方法，藉由案例說明，盼兼顧創新與安全。 PubMed DOI