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

人工智慧（AI）在醫學領域的發展迅速，主要得益於大量生物醫學數據和創新演算法。它的應用範圍不斷擴大，從輔助診斷到預測疾病進展，促進個人化醫療的實現。像ChatGPT這樣的語言模型引起醫學界的關注，雖然使用方便，但在醫療環境中的可靠性仍需考量。這篇綜述探討了醫學AI的關鍵概念、數據來源及常見的研究陷阱，並分析了技術轉變的實際與倫理影響，強調醫療界需有效整合這些工具。 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

這項研究探討如何將電子健康紀錄（EHRs）與自然語言處理（NLP）及大型語言模型（LLMs）結合，以改善醫療數據管理和病人照護。研究使用MIMIC III數據集，採用GPT-3.5、GPT-4等模型生成符合HIPAA要求的合成病人紀錄。結果顯示，基於關鍵字的方法在隱私保護上風險較低，且保持良好性能，建議未來可考慮使用虛擬的PHI來提升實用性與隱私保護。 PubMed DOI

將人工智慧（AI）融入法律程序和專家證據中，既有機會也有挑戰。AI工具在各領域的普及，使得人類專業知識與AI分析的界線變得模糊。主要挑戰在於確認AI生成證據的可靠性，法院需考量專家意見是否受到AI影響。法律系統可能需重新評估專家證詞中技術的使用，並建立AI輔助證據的可接受性標準。此外，法律框架也需調整，以解決AI對專家意見的貢獻所帶來的責任問題。 PubMed

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

美國現行法律無法有效處理生成式AI帶來的隱私、公平和福祉等風險，對AI公司責任的規範也不夠明確。作者建議建立新的「負責任AI法律框架」，納入基本價值觀、訂定安全標準，並針對AI特性設計專屬責任規則，以更主動地保障民眾權益。 PubMed DOI

大型語言模型在醫療應用潛力大，但也帶來資安風險，像是病患隱私外洩、資料被竄改等。文章強調，開發和部署時一定要落實資安措施，才能保障病患資料安全。 PubMed DOI

生成式AI和大型語言模型越來越多人用來查醫療資訊，雖然有助提升健康知識，但也可能出現錯誤、過度簡化或隱私等問題。現有研究多著重正確性，較少納入病人實際經驗。未來應加強透明度、監督，並讓醫療人員和使用者參與回饋，同時加強大眾教育。 PubMed DOI