生成式人工智慧（AI）和大型語言模型在資訊處理上有重大進展，特別是在醫學教育中。雖然這些技術帶來機會，但也面臨挑戰，如生成錯誤資訊、偏見、實施成本高及數據安全問題。為了克服這些挑戰，建議改善AI訓練數據、建立驗證流程及遵循倫理指導。儘管如此，生成式AI仍有潛力提升醫學教育，包括個性化教學、模擬臨床情境、及時反饋和簡化評估等，未來可望為醫療專業人員提供更有效的學習體驗。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）正在迅速改變病理學教育，特別是大型語言模型和多模態工具的應用。這些技術能提供個性化學習體驗、簡化內容開發，並提高資源的可及性，支持學習者和教育者的培訓過程。案例研究顯示，整合這些技術能提升教育效果，但也需注意倫理影響和潛在風險。未來成功的關鍵在於AI專家與醫學教育者的合作，確保人類監督和透明度，強化教育者在病理學中的角色。 PubMed DOI

這篇論文探討大型語言模型（LLMs）對醫學學習者學術寫作的影響。雖然LLMs能提升寫作效率，但可能妨礙學生和住院醫師發展重要的研究與寫作技能。研究分析了多種來源，尋找在醫學教育中整合生成式人工智慧的最佳實踐，並提出檢測學術作品中AI參與的策略，如直接詢問、評估內容一致性等。作者強調導師需負責指導學習者負責任地使用LLMs，確保他們在利用新技術的同時，發展必要的技能，並為教育工作者提供合乎倫理的使用框架。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在生成式人工智慧上有重大進展，能根據文本提示產生連貫的語言。在醫學教育中，LLMs展現了提升學習體驗、提供個性化輔導、生成教育內容及模擬病患互動的潛力。不過，隨著技術快速演變，準確性、倫理影響及錯誤資訊的擔憂也隨之而來。隨著LLMs能力的持續提升，其在醫學教育的應用可能會擴大，因此需要不斷評估與調整，以確保其有效且負責任地使用。 PubMed DOI

在醫學教育中整合大型語言模型（LLMs）有其優勢與挑戰。這些AI工具能改善資訊獲取與批判性思考，但也可能導致過度依賴及倫理問題。學生和教師需了解LLMs的限制，維護學術誠信，並負責任地管理數據。教師應重視內容質量，而非僅依賴AI檢測。LLMs應作為輔助資源，強調可及性與公平性。教育機構應制定符合其價值觀的指導方針，以支持負責任的LLM使用，並靈活應對科技進步。 PubMed DOI

將大型語言模型（LLMs）應用於醫療教育和臨床管理有很大潛力，但也帶來了一些擔憂。本研究評估了LLMs在醫療教育中的現況，並指出幾個需改進的重點，包括學術誠信、錯誤資訊、資訊完整性、獲取不平等、演算法偏見、道德問題、技術限制及監管不足。研究呼籲未來針對這些挑戰進行深入探討，以提升LLMs在醫療教育中的有效性。 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

這篇論文探討人工智慧（AI）在醫學，特別是學術外科中的重要性，強調其在影像識別、臨床決策和行政任務的應用。大型語言模型如GPT-4和Google的Bard在文本生成上帶來變革，能協助外科醫生撰寫手稿和申請補助。不過，AI的使用也引發了偏見、透明度和智慧財產權等倫理問題。論文回顧了AI的運作、潛在偏見及其負責任使用的重要性，並提出在學術和臨床環境中應強調透明度和倫理訓練的指導方針。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI），特別是大型語言模型（LLMs），在生物醫學和健康領域的專業環境及教育中影響深遠。研究顯示，LLMs在醫學執照考試、臨床問題解答等方面表現不亞於人類。這篇評論強調了LLMs的成就，並探討了可能妨礙專業知識和技能發展的挑戰，提供最佳實踐建議以應對這些問題。儘管存在挑戰，學生和教職員理解並運用這項技術仍然至關重要。 PubMed DOI

生成式AI在醫學教育上能帶來個人化學習、案例模擬和臨床決策支援，但也有準確性和倫理上的挑戰。本文分析其機會與限制，並建議未來應審慎且負責任地運用這項技術。 PubMed DOI