這項研究評估了紐約大學朗戈健康中心使用一款私人生成式人工智慧應用程式（GenAI Studio）的情況。六個月內，超過1007名員工申請使用權限，並在研究和臨床部門中活躍使用。使用者普遍認為這個工具易於操作，主要用於寫作、編輯、摘要、數據分析和創意發想。不過，使用上也面臨提示構建的困難及API限制等挑戰。研究顯示對GenAI的興趣強烈，並強調員工培訓在醫療環境中成功實施此技術的重要性。 PubMed DOI

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

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

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

生成式人工智慧（GAI）在醫療領域的發展迅速，像是ChatGPT和DeepThink等大型語言模型展現了在臨床決策和醫學教育上的潛力。DeepThink的開源特性讓它能持續學習，適應快速變化的醫療環境，並促進研究人員與臨床醫生的合作。不過，它也帶來了數據隱私和倫理的挑戰，需謹慎處理。這篇社論探討了DeepThink在醫療創新中的潛力與挑戰，強調人類專業知識在病人護理中的重要性。 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

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

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

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正快速影響醫療教育，雖然帶來不少挑戰，但只要有良好規範和指導，還是能創造很多機會。關鍵在於提升師生的AI素養，這樣才能兼顧專業、病人安全，同時避免影響學生的批判性思考和解決問題能力。 PubMed DOI