抗微生物抗藥性（AMR）是全球健康與經濟的一大威脅，促使各國制定行動計畫（NAPs）應對。然而，低中收入國家面臨物流、資金及資訊獲取等挑戰，影響政策執行。為了解決這些問題，建立了一個多語言資料庫，匯集146國的政策指導，並開發了AMR-Policy GPT模型，能從中檢索和總結資訊，確保準確性。這個原型未來將增強基於證據的AMR政策指導，並可在 www.liuhuibot.com/amrpolicy 訪問。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療保健，特別是胃腸科，展現出提升臨床決策、研究及病人管理的潛力。為了安全有效地應用這些模型，必須解決偏見、幻覺及法規遵循等挑戰。本文提出一個結構化框架，針對C型肝炎治療進行案例研究，涵蓋臨床目標定義、多學科團隊組建、數據準備、模型選擇與微調等步驟。此外，還強調遵循HIPAA和GDPR等法規，以確保負責任的AI應用。未來研究應聚焦於多機構驗證及AI輔助的臨床試驗。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在人工智慧領域是一大突破，能改變醫療溝通、研究和決策。它們能快速分享健康資訊，打破語言障礙，但整合進醫療系統時也面臨挑戰，如數據偏見、隱私問題及數位素養差異。儘管如此，LLMs的分析能力可支持基於證據的醫療政策。為了發揮其潛力，需制定倫理指導方針、減少偏見策略，並確保全球醫療資源的公平獲取。妥善解決這些挑戰，LLMs有望改善全球健康結果，促進健康公平。 PubMed DOI

慢性病是全球主要死因，LLMs（像ChatGPT）在管理慢性病上有潛力，能提供準確、易懂的健康建議，幫助病人自我管理和獲得支持。專業型LLMs表現更好，但目前證據有限，還有隱私、語言和診斷等挑戰。臨床應用還在初期，未來需加強資料安全、專業化和與穿戴裝置整合。 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

大型語言模型有機會提升腸胃科醫療品質和效率，但目前還有偏見、隱私和透明度等問題。要讓AI安全應用在醫療現場，醫師、AI工程師和政策單位必須共同合作，訂出明確規範，確保AI只是輔助，不會取代專業醫療判斷。 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

AI大型語言模型正改變癌症研究，能協助資料擷取、分析、病患配對及多元資料整合，讓流程更有效率、決策更快速。不過，資料隱私、準確性、成本和法規等問題，還是需要特別注意。 PubMed DOI

PandemicLLM 是新一代疫情預測框架，把疾病傳播預測當成文字推理問題來解決。它結合即時多元資料（如防疫政策、基因監測、時序數據），透過 AI 與人類協作提示提升預測準確度。實測美國各州 COVID-19 資料，表現優於現有模型，能整合複雜非數值資訊，讓疫情預測更精準。 PubMed DOI

生成式AI和大型語言模型越來越多人用來查醫療資訊，雖然有助提升健康知識，但也可能出現錯誤、過度簡化或隱私等問題。現有研究多著重正確性，較少納入病人實際經驗。未來應加強透明度、監督，並讓醫療人員和使用者參與回饋，同時加強大眾教育。 PubMed DOI