這項研究評估了一個公開的人工智慧大型語言模型（LLM）在回答模擬病人關於美學乳房整形手術問題的表現。專家根據準確性、全面性等標準評分，總體得分為7.3分，乳房增大7.0分、乳房懸吊術7.6分、乳房縮小手術7.4分，對乳房植入物的知識得分為6.7分。儘管有些限制，研究顯示AI LLM可成為病人教育的有用工具，並可能隨著機器學習進步而改善。 PubMed DOI

這項研究探討生成式人工智慧對醫學生創建練習考題的信心與態度影響。68名醫學生和醫師助理學生參加了工作坊，學習使用Google Bard（現稱Gemini）。調查顯示，使用AI創建考題的信心顯著提升（<i>p</i> < 0.001）。焦點小組反饋指出AI的優勢與擔憂，學生希望機構能提供更清晰的指導。雖然信心提升，但研究強調需徹底評估AI生成考題的質量與準確性。總體而言，教導學生負責任地使用AI工具是關鍵。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在整形外科的應用潛力巨大，能提升病人照護的各個階段，包括術前規劃、手術執行和術後管理。一項研究比較了OpenAI的ChatGPT-4o（omni）和Alphabet的Gemini Advanced兩個AI模型在持續醫學教育（CME）文章的學習能力。結果顯示，人類住院醫師在閱讀後的分數明顯提升，而Gemini Advanced的表現更佳，顯示AI在醫學教育中可作為有效的輔助工具，幫助縮短理論與實踐之間的差距。 PubMed DOI

最近生成式人工智慧（AI）在醫學教育上有了新進展，特別是解決考題庫短缺的問題。研究使用OpenAI的GPT-4生成220道符合醫學院評估標準的單選題，經專家評估後，69%的題目經小幅修改後可用於考試。結果顯示，AI生成的題目與人類撰寫的題目在學生表現上無顯著差異。這表明AI能有效生成符合教育標準的考題，但仍需進行質量把關，為醫學教育提供了新的評估資源。 PubMed DOI

大型語言模型的快速進步讓人工智慧生成內容（AIGC）在醫學考試題目創建上展現新可能。本研究指出傳統紙本考試的限制，並提出利用AIGC設計各類型題目的簡化方法，包括選擇題、案例研究和視頻題目。雖然AIGC在模擬臨床情境上表現優異，但手動審查仍是確保內容準確性和品質的關鍵。未來可能會結合檢索增強生成、多人系統和視頻生成等技術，進一步提升醫學考試準備的品質，支持醫學生的有效訓練。 PubMed DOI

學生們越來越依賴人工智慧（AI）工具，如ChatGPT，來輔助醫學教育和考試準備。一項研究檢視了AI生成的多選題，這些題目模仿美國醫學執照考試（USMLE）第一階段的格式。研究發現，83%的問題事實上是準確的，常見主題包括深靜脈血栓和心肌梗塞。研究建議，分開生成內容主題和問題可以提升多樣性。總體而言，ChatGPT-3.5能有效生成相關考題，但需謹慎提示以減少偏見，對醫學生準備USMLE考試有幫助。 PubMed DOI

這項研究發現，AI工具（如ChatGPT、Copilot、Gemini）能把顏面整形衛教資料改寫得更容易閱讀，雖然還沒達到理想的國中一年級水準。有醫師把關下，用AI簡化衛教內容，有助於讓病患更容易取得和理解健康資訊。 PubMed DOI

GPT-4 這類大型語言模型能產出高品質、完整又準確的臨床案例，對醫學教育很有幫助，專家也給予高度肯定，認為風險和偏見都很低。不過，目前在族群多元性上還有待加強。未來若能補足這點，LLM 有機會讓醫學教育更大規模、也更客製化。 PubMed DOI

AI（像 ChatGPT）在整形外科教育有潛力，能協助學習和考試，但內容偶有錯誤，證據也還不夠多。AI 可輔助基礎教學和技能評估，但無法取代專業醫師。未來需更多研究、提升技術及明確規範，才能安全有效應用。 PubMed DOI

AURA 是專為美容外科打造的 AI 臨床決策系統，整合大量文獻和 AI 技術，能快速提供有根據的手術建議，協助醫師提升實證醫療品質。未來會持續擴充資料庫並在臨床驗證效用。 PubMed DOI