這篇評論探討了人工智慧（AI）在科學醫學手稿撰寫中的影響，包括應用、優勢、挑戰和倫理問題。分析了像ChatGPT和Google Bard等AI工具的演變，指出AI雖能提升生產力，但也帶來過度依賴、寫作風格一致性及原創性等擔憂。因此，一些組織限制AI在同行評審中的使用。評論主張應平衡整合AI，強調人類監督和學術誠信的重要性，並建議AI開發者、研究人員和期刊編輯合作，以應對倫理挑戰，發揮AI的潛力。 PubMed DOI

這項研究探討生成式人工智慧（AI）對護理文章的影響，指出區分AI生成文本與人類撰寫內容的挑戰。研究人員透過Dimensions資料庫，發現自2023年起，提到生成式AI的術語使用頻率顯著增加，顯示其在護理文獻中的影響力日益增強。結果顯示，護理人員、作者、審稿人和編輯將越來越多接觸AI。雖然AI工具潛力巨大，但研究強調需驗證AI內容的準確性，建立透明政策，並保護資訊消費者的權益。 PubMed DOI

與年齡相關的黃斑變性（AMD）在老年人中引起廣泛關注，近期人工智慧（AI）的進展使得相關研究興趣大增。這項文獻計量分析針對1992至2023年間的AI在AMD研究進行系統評估，使用Web of Science核心合集資料，分析出版量、影響力及研究趨勢。結果顯示美國產出最多，墨爾本大學為主要機構，且深度學習模型的開發及早期檢測成為研究重點。此分析為未來研究提供了重要指引，促進該領域的合作。 PubMed DOI

這項研究針對過去30年醫療保健領域的人工智慧（AI）文獻進行了深入分析，顯示機器學習和深度學習等技術在臨床應用中的整合日益增加。從1993年到2023年，共分析了22,950篇文獻，發現科學產出顯著上升，美國和中國是主要貢獻者，哈佛大學出版量最高。近期趨勢顯示，COVID-19和藥物發現等主題受到高度關注，而2023年最受引用的論文則聚焦於ChatGPT。研究強調了加強國際合作及對AI技術理解的重要性，以推動醫療創新。 PubMed DOI

醫療數位轉型正快速發展，提升了服務品質和健康資訊的可及性，並減輕了醫療提供者的負擔。數據和人工智慧（AI）在此過程中扮演關鍵角色，特別是醫療AI，正從特定任務擴展為更通用的應用。大型語言模型被用來整理醫學知識，並重塑醫學科學。新方法「AI for Medical Science」透過預測模型來預測疾病，專注於「狀態」而非僅是症狀，能提高診斷準確性，推進P4醫學的發展。 PubMed DOI

這篇論文探討人工智慧（AI）在醫學研究中的重要性，特別是在撰寫研究論文方面。AI能協助數據分析、提供寫作支援，並提升出版效率。研究依據PRISMA指導原則，搜尋了多個資料庫，找到截至2023年10月的相關文獻。AI工具如ChatGPT能生成草稿，但也引發內容所有權和偏見的倫理問題。論文強調研究人員、出版商與AI開發者需合作建立倫理標準，並提到AI在婦產科和藥物研究中的應用。儘管AI帶來優勢，持續的研究與倫理指導仍然重要，以確保負責任地使用AI。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在醫學領域的應用已顯著提升醫療服務與病人結果。本研究分析了2019年至2023年間AI在醫學的發展，使用Web of Science核心合集進行文獻計量分析，並運用VOSviewer和R-bibliometrix工具探討出版趨勢、作者及關鍵字使用情況。 研究發現包括：共識別1,811篇文獻，來自97國的3,583機構，主要貢獻者為美國，哈佛醫學院出版數量最高。《醫學網路研究期刊》因其高引用率而受到重視。四大關鍵字集群為數位健康中的AI、COVID-19與ChatGPT、精準醫療及公共衛生流行病學，顯示AI在病人健康風險討論中的重要性。 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

這篇研究用文獻計量分析，整理2022年底到2023年底間3,411篇AI生成內容（AIGC）在醫療領域的論文，發現相關研究快速成長，美國和哈佛大學發表最多。熱門主題包括AIGC的影響、適用性和大眾看法。研究建議未來要加強規範、優化資訊服務、釐清AIGC角色，並推動醫療大型語言模型發展。 PubMed DOI

AI，尤其是大型語言模型，正大幅改變醫療研究，但也帶來作者歸屬、透明度和濫用等倫理問題。各大組織強調AI應負責任且透明使用，並不承認聊天機器人為共同作者。未來AI應用需持續遵守倫理規範，審慎推動。 PubMed DOI