在醫療保健領域運用人工智慧技術，如LLMs，能提升效率和決策能力，但需先處理道德問題。本文探討了使用GPT-4和ChatGPT的道德原則，特別關注生成內容可能的不準確性、模型偏見和隱私風險等問題。為解決這些議題，LLMs應在準確的醫學數據集上訓練，需謹慎處理偏見，避免持續傳播有害印象，並需遵守嚴格的隱私協議。著重考量道德問題，負責任且以患者為中心的AI在醫療保健領域的應用可使專業人員和患者皆受益。 PubMed DOI

大型語言模型AI在醫療保健領域可能帶來改革，但也引發了對於不良結果責任的疑慮。雖然美國尚無具體LLM AI醫療過失案例，但過去先例可提供法律參考。本文探討臨床醫師使用LLM AI的法律風險，檢視AI醫療過失責任法規，提出政策建議，如FDA演算法透明度、LLM使用同儕審查、侵權改革分享責任。 PubMed DOI

這篇論文討論了生成式人工智慧在醫療保健上的應用，包括診斷、藥物研發、虛擬健康助手、醫學研究和臨床決策。它強調整合生成式AI到醫療系統的優勢與挑戰，並強調解決安全和隱私問題的重要性。這研究提供未來發展生成式AI系統在醫療上的參考，也為考慮採用這些解決方案的組織提供了洞見。 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

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

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

這項研究著重於建立安全的基礎設施，以便在醫療保健中使用大型語言模型（LLMs），特別針對數據安全和病人隱私的問題，並確保符合HIPAA規範。研究團隊在私有的Azure OpenAI Studio上部署，提供安全的API端點，並測試了兩個應用：從電子健康紀錄中檢測跌倒，以及評估心理健康預測中的偏見。這個框架成功確保了病人隱私，讓研究人員能安全處理敏感數據，為醫療機構提供可擴展的解決方案。 PubMed DOI

將人工智慧（AI）和大型語言模型（LLMs）整合進德國醫療系統，能提升病人護理和臨床研究，但因數據保護法律複雜，實際應用仍有限。關鍵因素包括遵守GDPR、獲得病人同意、建立數據處理協議、確保醫療監督及提供者透明度。隨著AI技術進步，LLMs的應用潛力將增強，但需明確法律和倫理指導，以保障病人權益和數據安全。 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