這篇文章探討了人工智慧，特別是OpenAI的ChatGPT-3，如何透過創建臨床模擬情境來提升護理教育。文章指出，人工智慧能簡化傳統模擬開發的繁瑣過程，讓護理教育者省時，並促進學生的批判性思維。ChatGPT的便利性和創造力使其成為動態臨床模擬的好幫手，可能會改變護理教育的面貌。雖然文章強調了人工智慧對教育的正面影響，但也提到對其負面影響的持續關注。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）和大型語言模型在資訊處理上有重大進展，特別是在醫學教育中。雖然這些技術帶來機會，但也面臨挑戰，如生成錯誤資訊、偏見、實施成本高及數據安全問題。為了克服這些挑戰，建議改善AI訓練數據、建立驗證流程及遵循倫理指導。儘管如此，生成式AI仍有潛力提升醫學教育，包括個性化教學、模擬臨床情境、及時反饋和簡化評估等，未來可望為醫療專業人員提供更有效的學習體驗。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）正在迅速改變病理學教育，特別是大型語言模型和多模態工具的應用。這些技術能提供個性化學習體驗、簡化內容開發，並提高資源的可及性，支持學習者和教育者的培訓過程。案例研究顯示，整合這些技術能提升教育效果，但也需注意倫理影響和潛在風險。未來成功的關鍵在於AI專家與醫學教育者的合作，確保人類監督和透明度，強化教育者在病理學中的角色。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在生成式人工智慧上有重大進展，能根據文本提示產生連貫的語言。在醫學教育中，LLMs展現了提升學習體驗、提供個性化輔導、生成教育內容及模擬病患互動的潛力。不過，隨著技術快速演變，準確性、倫理影響及錯誤資訊的擔憂也隨之而來。隨著LLMs能力的持續提升，其在醫學教育的應用可能會擴大，因此需要不斷評估與調整，以確保其有效且負責任地使用。 PubMed DOI

這項研究評估了三個生成式人工智慧模型—ChatGPT-4o、Gemini 1.5 Advanced Pro 和 Claude 3.5 Sonnet—在創建與高血壓和糖尿病相關的藥理學問題的有效性。使用一次性提示，這些模型生成了60個問題，並由多學科小組進行可用性評估。103名醫學生在考試中回答了AI生成的問題，結果顯示AI問題的正確率與專家問題相當，且AI生成問題的準備效率顯著提升。然而，仍有19個問題被認為無法使用，顯示專家審查的重要性。結合AI效率與專家驗證的方式，可能是改善醫學教育的最佳策略。 PubMed DOI

這篇文章說明，ChatGPT 融入醫學教育後，讓學生能更快取得資訊、享有個人化學習，還能協助課程設計和臨床模擬訓練，提升推理能力。雖然帶來許多好處，但也提醒要謹慎導入、持續驗證，並訂定規範，確保安全有效地應用在醫學教育上。 PubMed DOI

這篇文章介紹一套AI多代理人系統，能大幅簡化醫療模擬情境設計，開發時間可縮短七到八成。系統分工明確，從設定目標到建立病患故事都由AI協助，介面也很直覺，讓醫療人員不用懂AI也能上手。雖然效率提升，但還是需要專業人員監督，避免AI出錯。這也凸顯跨領域合作和AI在醫療教育推廣上的價值。 PubMed DOI

生成式 AI 工具如 ChatGPT、Claude、Gemini，正快速改變婦產科研究，能加速假說產生、文獻回顧、資料分析與論文撰寫，也有助於教育及未來臨床決策。但風險包括產生錯誤、假文獻、隱私疑慮及過度依賴。建議加強人工監督、查核資料、保護隱私並記錄提示。只要妥善管理，AI 可提升研究效率與品質，但仍需持續監控其準確性與影響。 PubMed DOI

這篇綜述探討生成式AI在牙醫教育的應用，像是協助教學、研究和臨床訓練，對師生都很有幫助。不過，目前還有錯誤資訊、隱私和倫理等問題需要克服。作者強調，必須有人類監督和明確政策，才能讓AI安全又有效地提升牙醫教育品質。 PubMed DOI

生成式AI在醫學教育上能帶來個人化學習、案例模擬和臨床決策支援，但也有準確性和倫理上的挑戰。本文分析其機會與限制，並建議未來應審慎且負責任地運用這項技術。 PubMed DOI