總結來說，像ChatGPT這樣的AI系統快速發展正在改變醫療保健和醫患關係。醫護人員需增強道德警覺，以因應技術帶來的風險和機會。他們需學習新技能，善用數位工具，同時保持專業知識和批判思維。本文探討如何在醫療中道德整合AI，確保提供優質服務。 PubMed DOI

生成式人工智慧（GenAI）能創造原創內容，模仿人類思考，對醫療保健等領域影響深遠。不過，它也帶來網路安全的隱憂，如數據隱私、數據中毒、偏見及不準確輸出等問題。為了降低這些風險，建議採取風險緩解策略，強化GenAI的網路安全。此外，了解GenAI的複雜性與風險，對於在醫療產業中發揮其潛力至關重要，能成為變革的推動力。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）在醫療保健中有潛力提升診斷準確性和個性化治療，但其快速且未受監管的使用引發了多項倫理問題。主要問題包括AI可能產生誤導性資訊，導致誤診，強調了醫師監督的重要性。此外，許多大型語言模型缺乏透明度，可能削弱病人和醫療提供者的信任。AI的監管不足也使得病人數據安全和合成數據的有效性成為挑戰。為確保AI的安全使用，需建立嚴格的數據安全標準和跨學科的監督機制，以保障病人的安全和信任。 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

生成式人工智慧（GenAI）在心理健康領域展現出重要潛力，能提供個人化的照護與危機預測，但其使用需謹慎考量倫理問題。這期專題專注於GenAI的負責任應用，探討情感識別、治療會議摘要等能力，並強調心理健康數據的敏感性及驗證的重要性。貢獻者指出需解決偏見、透明度等問題，確保AI輔助照護符合倫理。專題提出最佳實踐與監管方法，主張GenAI應輔助人類同理心，而非取代，強調各界合作的重要性。 PubMed DOI

這篇論文探討生成式人工智慧（GenAI）對研究生醫學教育（GME）的影響，指出其帶來的機會與風險。機會包括減輕電子健康紀錄的負擔、增強臨床模擬、個性化教育、支持研究與分析，以及改善臨床決策。不過，論文也提到風險，如AI輸出不準確、過度依賴AI資訊、學術誠信問題、潛在偏見及隱私風險。隨著GenAI技術的進步，理解其優缺點將變得相當重要。 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

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

這篇文章用簡單易懂的方式，介紹生成式AI在醫療上的應用，像是合成資料、臨床紀錄和診斷輔助等。雖然這些技術很有潛力，但目前還有知識落差、虛構內容、偏見、透明度不足和法規倫理等問題。作者強調，生成式AI不會取代醫師，但醫療人員了解這些工具很重要。 PubMed DOI

生成式AI有機會提升基層醫療的效率和品質，像是自動化行政、協助教學、整合病患資料等。不過，目前還需要更多由基層醫療主導的嚴謹研究，確保對醫師和病患都安全有效。作者建議學界應主動訂定研究方向，並展開國際合作來評估Gen AI的應用。 PubMed DOI