討論臨床藥理學中使用LLMs，並探討人工智慧在生物武器開發的潛在濫用問題。分析現有文獻，討論道德考量和立法，提出風險降低措施。指出人工智慧和LLMs在生物武器製造上的雙重用途性，建議建立可解釋的人工智慧、道德指南和監管框架。雖然整合人工智慧於臨床藥理學有機會，但也引發道德和安全疑慮，需要積極因應。 PubMed DOI

人工智慧（AI）正在快速改變生物醫學研究，加速解決問題並分析龐大數據。AI在藥物設計、毒理學和材料辨識上的應用，有潛力改革科學研究的設計、數據分析和溝通方式。像ChatGPT和Perplexity這樣的大型語言模型改變了科學家之間的互動和溝通方式。雖然AI帶來好處，但也有風險，例如保密性不足和潛在偏見。本評論討論了AI對生物醫學研究現況和未來影響，並強調了需要考慮的利弊。 PubMed DOI

自 ChatGPT 於 2022 年 11 月推出以來，有關在研究和教學中使用人工智慧的辯論一直持續進行。焦點集中在倫理、學術誠信、作者身份以及對新法律框架的需求。人工智慧可以提升批判性思考、協助藥物發現、增進臨床決策能力，並促使全球教育的重新評估。它挑戰傳統的教學方法，鼓勵更多批判性和創造性思考。一些大學已禁止在藥學課程中使用人工智慧。本評論討論了這場辯論對臨床藥學研究和教育的影響和機會。 PubMed DOI

這篇論文深入分析了AI在藥物開發中的進展，特別是針對小分子、RNA和抗體的應用。它探討了AI如何融入藥物開發流程，並回顧了目前臨床試驗中的藥物。論文指出，至今尚無AI設計的藥物獲得監管機構批准，並建議利用大型語言模型和擴散模型來克服這一挑戰。總體而言，論文強調了AI在藥物發現中的潛力，同時也討論了這個快速發展領域的挑戰與未來機會。 PubMed DOI

這篇文章強調人工智慧（AI）和機器學習（ML）在健康與醫學研究，特別是藥物流行病學中的重要性。它指出藥物流行病學家在應用方法論和研究設計上的專業角色，以有效運用這些技術。文章介紹AI/ML工具如何解決研究問題、評估醫療設備，並促進新算法的跨學科研究。隨著AI/ML的快速進展，知識差距也隨之產生，文章提供核心概念、潛在應用及重要考量，為藥物流行病學領域的專業人士提供資源和參考資料。 PubMed DOI

製藥產業正專注於改善藥物開發，目的是降低成本、提升效率，並改善病患的治療效果。模型導向藥物開發（MIDD）透過數學模型模擬藥物的吸收和代謝，而人工智慧（AI）則利用機器學習分析大量數據，進行更準確的預測。結合MIDD與AI，可以透過虛擬試驗優化藥物選擇和治療策略，降低風險。不過，數據質量、隱私和模型可解釋性等挑戰仍需克服。這種整合有潛力改變藥物發現和個人化醫療，對病患和製藥業皆有益處。 PubMed DOI

藥物開發傳統上是一個繁瑣且耗時的過程，主要依賴專業知識和反覆試驗。不過，隨著人工智慧（AI）特別是大型語言模型和生成式AI的興起，這個領域正迎來變革。AI技術提升了藥物開發各階段的效率，包括疾病靶點識別、藥物發現、臨床前及臨床研究，甚至上市後的監測。這篇文章探討了AI在藥物開發中的最新應用，並分析了目前仍面臨的挑戰，指出未來研究的潛力。 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）正深刻影響醫療保健，特別是在定量臨床藥理學（QCP）和轉化科學（TS）領域。AI代理工作流程能簡化數據收集與分析，提升效率與一致性。這篇評論探討AI如何解決QCP和TS的挑戰，優化臨床試驗設計並推進精準醫療，同時確保數據隱私與法規遵循。文中也舉例說明AI代理在生物醫學研究中的應用，並提供克服實施挑戰的建議。未來，促進合作與建立法規框架將是實現AI潛力的關鍵。 PubMed DOI