生成式人工智慧（AI）將顛覆骨科護理，透過數據分析提升診斷準確性、治療計畫及病人管理。與傳統AI不同，生成式AI能根據特定提示為醫生提供相關資訊，並自動化文獻回顧、簡化流程及預測健康結果。 有效的提示設計對優化大型語言模型（LLMs）至關重要，能確保AI輸出的準確性，並促進臨床倫理決策。醫生應了解LLMs的限制，如令牌數量及生成不準確資訊的風險，這對於有效運用生成式AI及處理倫理問題非常重要。 PubMed DOI

骨科醫生對人工智慧（AI）的潛力越來越感興趣，特別是在2022年ChatGPT發布後，許多文章探討大型語言模型（LLMs）在骨科的應用。雖然研究顯示這些模型在處理骨科主題時的準確性不錯，但大多數研究重複性高，未能探索新領域。LLMs在數據處理和模式識別上表現優異，應鼓勵創意思考，尋找AI的新應用，以提升病患護理。期刊應支持這些創新研究，發掘AI如何改變骨科實踐，改善病患治療結果。 PubMed DOI

這項研究強調健康素養對健康結果的重要性，並評估生成式人工智慧在重寫旋轉袖損傷病人教育材料的有效性，目標是達到八年級的閱讀水平。研究收集了來自頂尖骨科醫院的教育材料，並利用人工智慧簡化語言。結果顯示可讀性顯著改善，字數也減少，顯示人工智慧能有效創造易懂的教育內容。研究建議醫院管理者和骨科醫生考慮使用這些工具，以提升教育材料的清晰度和有效性。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）在醫學教育，特別是骨科訓練中，展現出顯著潛力。它能提供個性化學習、即時解釋及沉浸式模擬，提升學習效果。然而，挑戰如準確性、偏見及倫理問題仍需克服。目前的AI模型如ChatGPT在骨科考試中表現不佳，顯示需進一步發展。未來研究應聚焦於優化AI模型、建立倫理實踐及評估學習成果，以確保生成式AI能有效融入骨科教育，創造更具吸引力的學習環境。 PubMed DOI

人工智慧（AI）正顯著提升骨科研究，簡化學術流程、改善證據整合，並提供先進數據分析工具。像ChatGPT和GPT-4等生成式AI，以及Consensus和SciSpace等專門平台，幫助研究人員精煉搜尋、增強文獻回顧和執行複雜統計分析。這些技術促進大型數據集的解讀，節省時間並提高效率。對骨科住院醫師而言，AI改善了學習經驗，並促進研究活動的獨立性。本文探討AI在骨科研究中的應用及相關倫理挑戰。 PubMed DOI

人工智慧（AI）正在改變醫療，特別是在外科手術方面，尤其是腹股溝疝手術。這篇回顧探討了過去20年AI的演變，強調機器學習、自然語言處理、計算機視覺和機器人技術的應用。這些技術不僅改善了手術結果，還提升了病人護理。機器學習幫助開發預測模型，自然語言處理增進人機互動，計算機視覺協助手術視野，而機器人技術則提升了微創手術的精確度。這些發展顯示AI在未來的潛力與挑戰。 PubMed DOI

人工智慧（AI）和語言學習模型（LLMs）如ChatGPT和Gemini，正被臨床醫生和病人用於臨床決策。雖然這些工具能迅速提供資訊，但對循證指南的遵循性不佳，引發擔憂。針對骨科領域開發專門的LLMs，利用經過驗證的文獻資料庫，或許能改善輸入數據的質量。不過，這些模型仍可能面臨選擇偏誤及文獻品質不足的問題。此外，使用者的健康素養也可能有限。雖然LLMs是重要進步，仍需持續評估和改進，AI應視為補充臨床判斷的資源，而非取代。 PubMed DOI

生成式AI能根據學到的知識，創造新穎且逼真的資料，對提升肌肉骨骼醫療影像品質、自動化紀錄、手術規劃和個人化溝通很有幫助。不過，目前臨床應用還有幻覺、偏誤、倫理和透明度等挑戰需克服。 PubMed DOI

最新系統性回顧分析21篇研究，發現AI在骨科手術教育越來越常見，主要用來提升手術技巧和知識學習，並提供個人化回饋。雖然AI有潛力改變骨科訓練，但目前證據還不夠，需要更多嚴謹研究來驗證成效。 PubMed DOI

AI和數位健康正大幅改變肌肉骨骼照護，不只提升診斷和治療效率，也減輕醫師行政負擔。AI能強化影像判讀、協助分流和個人化治療，但目前還有演算法偏誤、法規差異等挑戰。未來若能安全且有效整合，MSK照護將更精準。 PubMed DOI