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

這項研究著重於建立安全的基礎設施，以便在醫療保健中使用大型語言模型（LLMs），特別針對數據安全和病人隱私的問題，並確保符合HIPAA規範。研究團隊在私有的Azure OpenAI Studio上部署，提供安全的API端點，並測試了兩個應用：從電子健康紀錄中檢測跌倒，以及評估心理健康預測中的偏見。這個框架成功確保了病人隱私，讓研究人員能安全處理敏感數據，為醫療機構提供可擴展的解決方案。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）如ChatGPT，正在改變醫療保健，特別是在病人教育和醫師關係上。這篇回顧探討了生成式AI的雙重影響，包括提升病人對醫療問題的理解、鼓勵自我照護及協助醫療決策的潛力。然而，也存在風險，如病人與醫師之間信任下降及錯誤資訊的散播。研究顯示，生成式AI能提升病人的健康素養，使醫療資訊更易理解。未來需謹慎整合AI工具，確保增強醫師的個人化照護，並解決倫理問題，以維護病人照護品質。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在醫療保健的應用已經顯著改變了診斷和治療方式，特別是在資源不足的環境中，能有效縮小醫療差距。不過，為了在這些地方負責任地實施AI，必須考量當地需求及公平醫療的挑戰。研究指出成功實施AI的四大關鍵：基礎設施需求、部署與數據管理、教育與訓練，以及負責任的AI實踐。透過這些領域的專注，能促進AI的可持續整合，提升醫療服務的可及性。 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

大型語言模型正加速醫療自動化，像是自動紀錄、排程和收入管理等應用越來越多。雖然有助提升效率，但在法規、偏見、系統整合和信任等問題上還有待克服，未來普及與否，關鍵在於能否妥善解決這些疑慮。 PubMed DOI

生成式AI像ChatGPT，已經在心臟科協助衛教、簡化資訊和提升行政效率。不過，目前還無法解讀影像，且有錯誤資訊和偏見的風險。未來若能結合語言和影像分析，診斷會更精準，但仍需嚴格監督和倫理規範，確保安全有效。 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