人工智慧（AI）在醫療領域的應用逐漸普及，透過大型語言模型（如GPT-4）和自動語音識別技術，能有效提升醫療文檔的效率，讓醫生更專注於病人護理。然而，AI生成的內容需謹慎校對，因為可能出現錯誤或不準確的資訊。此外，隨著醫療數據的增加，患者隱私和算法偏見的風險也上升。因此，開發者應加強監管，遵循倫理指導，並改善輸出準確性。 PubMed DOI

這項研究探討了人工智慧，特別是大型語言模型（LLMs），在模擬隨機臨床試驗中對癲癇藥物cenobamate的應用。試驗包含240名患者，分為安慰劑組和全劑量藥物組。AI能準確分析臨床筆記，評估藥物的療效與安全性，結果顯示AI分析與人類分析相近，僅在療效識別上有小差異。這顯示AI在未來臨床研究中具備高效且可擴展的潛力，能減少對傳統數據挖掘方法的需求。 PubMed DOI

這項研究提出了一個混合人工智慧（AI）系統，旨在提升自動解讀腦電圖（EEG）的能力，特別針對小型醫院和診所的需求。系統結合深度學習模型、無監督的伪影去除技術及專家算法，能有效預測後顱主導節律（PDR）並檢測異常。使用1530個標記的EEG數據，最佳模型的準確率顯著超越神經科醫生，並在報告生成上達到100%準確率。這個系統不僅可擴展，還能提高診斷準確性，減少誤診情況。 PubMed DOI

大型語言模型像 ChatGPT 正在改變重症醫學，能自動化病歷、協助決策、個人化溝通，還能整理非結構化資料。不過，目前還有資訊正確性、倫理和醫師AI素養等挑戰。結合傳統機器學習可降低風險，導入時要謹慎並加強醫師訓練，才能提升照護品質。 PubMed DOI

**重點整理：** AI 書記可以幫助減輕醫師在醫療紀錄上的負擔，但使用這些工具同時也帶來重要的法律和倫理議題。家庭醫師在實際使用 AI 書記前，必須了解這些工具的運作方式、取得病人同意、確保資料隱私，並且確認紀錄的正確性，以及符合相關法律和指引。 PubMed DOI

大型語言模型在醫療文件撰寫和決策輔助上很有潛力，但因準確性、驗證、偏見和隱私等問題，現階段還不適合完全自動化臨床應用。未來要安全有效導入，需加強研究、訂定明確規範，並維持人工監督。 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

這篇評論（為三部曲第二部）探討AI在神經醫學的應用，包括診斷、病患互動和個人化治療，也談到責任歸屬、AI黑盒子等倫理問題，並思考AI是否會有自我意識。作者強調AI雖能改變照護模式，但仍需倫理監督與人類主導，並為下一部聚焦全球健康與數據分析做準備。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在重症醫療上應用快速成長，能提升病人管理、診斷、紀錄和醫療教育等，但也有偏見、可靠性和透明度等問題。導入臨床時，需嚴格驗證，確保安全與倫理，才能真正發揮AI在醫療的正面影響。 PubMed DOI

AI和機器學習正改變難治型癲癇的神經調控治療，像神經網路和支持向量機能分析大量資料、個人化治療、優化刺激目標，也提升癲癇發作偵測和電極放置的精確度。雖然有潛力，但因病人差異和驗證有限，臨床應用還有挑戰。未來重點在整合行為數據、開發AI輔助決策工具及保障資料隱私，還需更多臨床研究驗證。 PubMed DOI