生成式人工智慧（GAI）和大型語言模型（LLM）已廣泛應用於各個領域，包括醫療保健。GAI在蛋白質結構和藥物發現等任務中有潛力，LLM則在醫療保健領域有多樣應用。區分通用LLM和專為醫療保健設計的模型至關重要，考量到這個領域的廣泛應用和相關出版物。 PubMed DOI

這篇論文討論了生成式人工智慧在醫療保健上的應用，包括診斷、藥物研發、虛擬健康助手、醫學研究和臨床決策。它強調整合生成式AI到醫療系統的優勢與挑戰，並強調解決安全和隱私問題的重要性。這研究提供未來發展生成式AI系統在醫療上的參考，也為考慮採用這些解決方案的組織提供了洞見。 PubMed DOI

在過去一年，人工智慧（AI）在醫療保健領域的快速進展，開始顯著改善品質與安全問題。雖然我們仍在轉型初期，但AI的能力已經有了根本性的變化。與以往專注於單一任務的AI不同，現在的基礎模型和大型語言模型能夠處理多種問題，無需額外數據或重新訓練。這篇回顧將介紹基礎模型的原則、優缺點及其對醫療品質和病人安全的影響，同時也提醒我們注意新技術帶來的複雜性與風險。理解這些影響對於充分發揮AI的潛力至關重要。 PubMed DOI

這篇評論探討大型人工通用智慧（AGI）模型，特別是大型語言模型（LLMs）在醫學影像及醫療保健的應用。雖然AGI模型在一般任務上表現不錯，但在醫學領域的複雜性上卻面臨挑戰。文章提供了LLMs和AGI的特徵與技術概述，討論它們在醫學影像中的應用及潛力，並指出所面臨的挑戰。此外，還強調未來的研究方向，旨在全面了解AGI對醫療保健和醫學影像的影響。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）在醫療保健中有潛力提升診斷準確性和個性化治療，但其快速且未受監管的使用引發了多項倫理問題。主要問題包括AI可能產生誤導性資訊，導致誤診，強調了醫師監督的重要性。此外，許多大型語言模型缺乏透明度，可能削弱病人和醫療提供者的信任。AI的監管不足也使得病人數據安全和合成數據的有效性成為挑戰。為確保AI的安全使用，需建立嚴格的數據安全標準和跨學科的監督機制，以保障病人的安全和信任。 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

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