人工智慧（AI）正在革新生物醫學研究，特別是在頭痛疾病如偏頭痛的治療上。透過機器學習，AI能分析大量健康數據，幫助理解疾病機制並預測病人對治療的反應。未來的AI整合可能帶來精準治療，改善臨床實踐，提升病人結果，並減輕醫師負擔。 AI工具如大型語言模型可自動化臨床筆記，並識別有效藥物組合，降低醫師的認知負擔。此外，虛擬健康助理和可穿戴設備在偏頭痛管理中也扮演重要角色。儘管AI的潛力巨大，但仍需克服技術素養、隱私和法規等挑戰。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI），特別是大型語言模型（LLMs），在多發性硬化症（MS）管理上展現出重要潛力。近期的進展顯示，LLMs能生成和理解類似人類的文本，能在多發性硬化症護理中發揮作用。雖然AI在影像學和疾病分類的應用受到關注，但LLMs在多發性硬化症管理的具體應用仍在起步階段。 LLMs可透過臨床決策支持系統協助醫療提供者選擇適當療法，並分析真實世界數據以促進研究。此外，虛擬導師可為醫生和患者提供個性化教育。這篇評論旨在概述LLMs在多發性硬化症管理的應用，並探討未來研究及監管挑戰。 PubMed DOI

「不造成傷害」的原則源自希波克拉底倫理學，仍是醫學的基本準則，尤其在AI迅速發展的當下。AI影響醫療的診斷、治療、研究等各方面，臨床醫師需理解AI的基本原則，以批判性評估AI結果。文章探討AI對醫患關係的影響，並提出將AI整合進臨床實踐的建議，強調倫理原則如仁慈和公正的重要性。建議包括適當的模型訓練和醫療界參與AI發展，以確保倫理優先於商業利益。 PubMed DOI

人工智慧（AI）將對許多工作產生重大影響，特別是在醫療保健領域，尤其是癌症治療。雖然AI在診斷和放射腫瘤學中展現潛力，但仍需證據證明其臨床有效性。支持者強調人類監督的重要性，然而過度依賴AI可能導致技能退化。生成式AI的進展擴大了應用範圍，但需進行獨立研究以驗證效果。算法醫學應像新藥一樣受到重視，並需確保數據集的多樣性。此外，教育計畫和倫理考量也必須跟上，以確保病人護理的質量。 PubMed DOI

AI在醫療越來越常見，但不少人對AI的認識還停留在聊天機器人，忽略了它的複雜性和潛在偏見。AI雖能幫忙行政和臨床決策，但必須經過嚴格驗證，確保準確和公平。AI應該輔助醫師，而非取代，導入時也要謹慎負責，避免誤用或過度信任。 PubMed DOI

這篇論文探討生成式AI如何結合神經科學和生理學，推動精神醫學發展。AI能協助資料分析、實驗設計、臨床支援，還有助於發現新生物標記和建構症狀模型。作者強調AI與神經科學互相促進，但也提醒要注意數據品質、隱私和資源限制，建議在精神健康照護中審慎運用AI。 PubMed DOI

AI正大幅改變語言治療和吞嚥障礙管理，不只提升診斷準確度，也讓個人化復健和遠距醫療更普及，對偏鄉特別有幫助。2014到2024年間，深度學習和自然語言處理在偵測語言障礙上表現亮眼。但拉丁美洲因基礎建設和在地數據不足，推廣有限。未來應發展更貼近當地文化的AI、強化區域研究，並訂定倫理規範，讓AI輔助而非取代專業人員。 PubMed DOI

AI 正在加速中風治療流程，提升篩選病人的精準度，也讓更多人能及時接受進階治療。不過，目前還有資料偏誤、透明度不足和驗證有限等問題待解決。未來需加強資料共享、發展可解釋系統、完善法規並持續臨床試驗，才能確保病人獲得安全又公平的治療。 PubMed DOI

大型語言模型的AI（像環境智慧）已用在神經科學領域，能自動化臨床紀錄，減輕醫師負擔、提升照護品質。但也有錯誤、偏見等風險，還可能讓醫護產生新型職業倦怠，特別是在癲癇照護這種需精確紀錄的領域。要安全有效運用，還是需要人類監督、持續研究、法規和多方合作。 PubMed DOI

這篇綜述說明大型語言模型AI工具在醫療領域發展很快，雖然ChatGPT很紅，但有些任務其實其他工具更適合。現有研究發現這些AI工具常常準確度不夠、臨床理解有限，研究數量也還不多，結果有時互相矛盾。未來需要更多高品質研究來優化這些工具。總之，AI有潛力，但目前只能當輔助，不能取代醫師專業判斷。 PubMed