持續性腎臟替代療法（CRRT）對急性腎損傷的重症病患至關重要，近期對於人工智慧（AI）在CRRT應用的研究逐漸增多。一項回顧文獻發現，十篇相關研究中，2021年的發表特別突出，60%的研究專注於機器學習模型，旨在提升CRRT的效果。主要研究方向包括早期指標、預測死亡率及腎臟恢復等，但文獻中也指出缺乏前瞻性驗證及偏見問題。儘管研究增多，仍需進一步探索AI如何改善臨床決策及CRRT的整體流程。 PubMed DOI

抗微生物抗藥性是全球健康的重要議題，亟需創新策略來改善抗生素管理。AI 聊天機器人，特別是大型語言模型，能協助臨床醫師優化抗生素治療。本研究回顧了過去五年相關文獻，發現AI 聊天機器人能提供抗生素建議、增強醫學教育及改善臨床決策，但仍面臨臨床細節管理不一致、算法偏見及數據隱私等挑戰。未來需進行嚴格的臨床試驗及跨學科合作，以確保其安全有效地應用於臨床。 PubMed DOI

將大型語言模型（LLMs）整合進抗生素處方的醫療決策中，逐漸受到重視，但面臨挑戰。首先，LLMs在臨床環境中的應用需更深入的醫療理解，因為它們的建議直接影響病患健康。其次，專業知識悖論顯示醫療人員可能過度依賴AI，影響臨床判斷。因此，AI應該輔助而非取代人類決策。最後，LLMs的錯誤風險需謹慎對待，必須建立健全的驗證流程，確保其作為輔助工具的角色。 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）在醫療保健，特別是重症醫療中，顯示出改善病人結果的潛力。本系統性回顧分析了1364篇文章，最終納入24項研究，涵蓋傳統模型、機器學習、深度學習及生成式AI等技術。研究結果顯示，AI能有效預測術後併發症、ICU入院等健康結果。雖然AI在護理領域展現潛力，但研究多樣性使得無法明確評估其有效性，未來需進一步探討AI對護理結果的影響。 PubMed DOI

抗生素的處方需在有效治療與降低抗藥性風險之間取得平衡。目前對大型語言模型（LLMs）的研究缺乏標準化，顯示出識別其輸出中的偏見和錯誤資訊的必要性。教育未來醫療專業人員了解這些問題至關重要，以確保在抗生素處方中正確使用LLMs。這樣的教育能幫助他們掌握LLMs的優缺點，最終促進臨床決策的改善。 PubMed DOI

這項研究評估了十四個大型語言模型（LLMs）在不同臨床情境中推薦抗生素的表現。研究使用標準化提示，針對60個案例的藥物選擇、劑量和治療持續時間進行評估。結果顯示，ChatGPT-o1的準確率最高，達71.7%，劑量正確性達96.7%。而在治療持續時間方面，Gemini表現最佳（75.0%）。不過，各模型在複雜案例中的表現差異明顯，顯示出在臨床應用前仍需謹慎驗證。 PubMed DOI

與藥物相關的傷害對全球醫療成本和病人結果影響深遠。生成式人工智慧（GenAI）和大型語言模型（LLM）在降低這些風險上展現潛力。本次回顧分析了2012年1月到2024年10月的文獻，找到3988篇文章，最終納入30篇。GenAI和LLM的應用可分為三個領域：識別藥物相互作用、提供臨床決策支持及增強藥物監測。雖然這些模型在早期識別不良藥物事件上有潛力，但尚缺乏前瞻性測試，需進一步研究其整合與實際應用。 PubMed DOI

本研究探討生成式人工智慧（GenAI）在臨床微生物學和傳染病諮詢中的應用潛力。透過評估四款聊天機器人（如GPT-4.0），研究發現GPT-4.0在事實一致性、全面性及無醫療危害性方面表現優於其他兩款。專家對AI回應的評分顯著高於住院醫師，且專家認為回應“無害”的可能性更高，但仍有少於兩成的回應被認為無害。研究強調醫療人員的專業知識對AI回應的解讀影響深遠，並指出目前無AI模型可在無人監督下安全使用於臨床。 PubMed DOI

重點整理： 雖然AI正在改變醫學領域，但在小兒科方面的研究還很少。這項研究發現，一個免費、未經專門訓練的大型語言模型，針對13種常見小兒感染情境，能夠提供可靠的抗生素處方建議。 PubMed DOI