生成式人工智慧（Gen AI）在醫療保健領域展現出巨大潛力，能改善病人照護、個性化治療、專業人員培訓及推進研究。它在臨床上可協助制定治療計畫、分析醫學影像、預測風險等，並透過自動化行政任務減輕醫師負擔，讓他們有更多時間與病人互動。此外，Gen AI也能提升手術結果。在非臨床方面，它增強醫學教育和醫療行銷，持續改善臨床和運營效率，使醫療服務更主動、預測性和精確。 PubMed DOI

生成式人工智慧（GenAI）在心理健康領域展現出重要潛力，能提供個人化的照護與危機預測，但其使用需謹慎考量倫理問題。這期專題專注於GenAI的負責任應用，探討情感識別、治療會議摘要等能力，並強調心理健康數據的敏感性及驗證的重要性。貢獻者指出需解決偏見、透明度等問題，確保AI輔助照護符合倫理。專題提出最佳實踐與監管方法，主張GenAI應輔助人類同理心，而非取代，強調各界合作的重要性。 PubMed DOI

這篇論文探討生成式人工智慧（GenAI）對研究生醫學教育（GME）的影響，指出其帶來的機會與風險。機會包括減輕電子健康紀錄的負擔、增強臨床模擬、個性化教育、支持研究與分析，以及改善臨床決策。不過，論文也提到風險，如AI輸出不準確、過度依賴AI資訊、學術誠信問題、潛在偏見及隱私風險。隨著GenAI技術的進步，理解其優缺點將變得相當重要。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在醫療保健中越來越重要，主要分為生成式AI和非生成式AI。生成式AI透過分析數據創造新資訊，能生成合成醫學影像和改善手術模擬；而非生成式AI則專注於分析現有數據，幫助預測手術結果和評估病人風險。雖然生成式AI提供創新工具，但非生成式AI在提升病人護理上更具優勢。兩者都能提高臨床效率，但仍面臨偏見、解釋困難及倫理監管等挑戰，醫療人員需了解其能力與限制。 PubMed DOI

生成式人工智慧（GAI）正在革新癌症研究與治療，特別是在腫瘤學領域。這篇綜述探討了GAI的現況與未來應用，尤其在泌尿系腫瘤方面的角色。GAI透過整合多種數據，提升癌症診斷與影像解讀，並協助臨床決策與治療選擇，還能簡化行政任務與後續護理。儘管GAI在提高診斷準確性上展現潛力，但其不穩定性仍需人類監督與專業指導，以確保有效整合於腫瘤學實務中。 PubMed DOI

這篇論文強調地理空間基礎模型在公共與環境健康中的潛力，特別是在數位健康監測方面。傳統模型多集中於文本，卻忽略了地理空間特徵如空間關係和流動性。作者討論了最新進展，指出這些模型能提升健康監測與評估的機會，同時也提到納入地理空間背景的挑戰及倫理考量。最後，論文主張發展多模態地理空間基礎模型，以開啟數位健康研究的新可能性。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI），特別是大型語言模型（LLMs），在生物醫學和健康領域的專業環境及教育中影響深遠。研究顯示，LLMs在醫學執照考試、臨床問題解答等方面表現不亞於人類。這篇評論強調了LLMs的成就，並探討了可能妨礙專業知識和技能發展的挑戰，提供最佳實踐建議以應對這些問題。儘管存在挑戰，學生和教職員理解並運用這項技術仍然至關重要。 PubMed DOI

這篇文章用簡單易懂的方式，介紹生成式AI在醫療上的應用，像是合成資料、臨床紀錄和診斷輔助等。雖然這些技術很有潛力，但目前還有知識落差、虛構內容、偏見、透明度不足和法規倫理等問題。作者強調，生成式AI不會取代醫師，但醫療人員了解這些工具很重要。 PubMed DOI

生成式AI有機會提升基層醫療的效率和品質，像是自動化行政、協助教學、整合病患資料等。不過，目前還需要更多由基層醫療主導的嚴謹研究，確保對醫師和病患都安全有效。作者建議學界應主動訂定研究方向，並展開國際合作來評估Gen AI的應用。 PubMed DOI

生成式AI正加速新藥開發、蛋白質與基因研究，也推動個人化醫療和農業創新，像是培育更優良作物。它還促進合成生物學和永續發展。不過，資料隱私和公平性等倫理問題也要一起重視，才能確保負責任的應用。 PubMed DOI