這項研究探討了生成式AI聊天機器人的能力偏見，特別是OpenAI的ChatGPT和Google的Gemini。研究人員生成了300個描述，涵蓋一般人、殘障人士及運動員，並進行語言學分析。結果顯示，這兩個AI模型顯著低估殘障人士，將他們描繪成擁有較少優勢特質，顯示出可量化的能力偏見。這強調了在醫療環境中使用這些AI的倫理影響，呼籲開發者解決這些偏見，促進更公平的AI技術。 PubMed DOI

在腫瘤學中，聊天機器人的發展顯示出對以人為本的人工智慧的需求，能夠同理病患及其家屬的需求。這篇評論分析了大型語言模型（如GPT-3和GPT-4）在腫瘤學聊天機器人中的倫理影響，特別是它們如何模仿人類語言並影響人工智慧系統的設計。研究指出，訓練這些模型的數據集可能存在偏見，尤其是偏向西方醫學，忽略了邊緣化社群。為了解決這些問題，建議在人工智慧開發中融入以人為中心的價值觀，以公平服務多元病患群體。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLM）聊天機器人中可能存在的種族和性別偏見，特別是在腫瘤學領域。研究發現，這些偏見可能加劇醫療不平等。三個聊天機器人（Chat GPT、Gemini和Bing Chat）在回應腫瘤學相關情境時，顯示出以下主要問題： 1. **職業偏見**：黑人和美洲原住民更常被聯想到腫瘤護理師，而非腫瘤科醫生，且護理角色偏向女性。 2. **人口代表性**：Chat GPT推薦的腫瘤科醫生中，亞洲人過度代表，黑人和西班牙裔則不足。 3. **職位描述**：不同背景的群體收到的職位描述強調文化能力，卻忽略治療管理。 4. **病人檔案刻板印象**：AI生成的癌症案例未能準確反映現實，延續了刻板印象。 這是首個系統性檢查腫瘤學領域AI偏見的研究，為未來的評估提供了框架。 PubMed DOI

自從2022年11月ChatGPT推出以來，聊天機器人AI在醫療領域的應用引起了廣泛關注。雖然這些AI在診斷上表現不錯，甚至通過了美國的醫學執照考試，但在實際醫療中使用卻引發了健康結果的疑慮。文章指出，過度強調診斷準確性忽略了醫生與病人之間信任、同理心和溝通的重要性，這些都是良好醫療的關鍵。依賴AI可能會削弱這些人際互動，影響健康結果。文章建議應增強AI的功能，以支持而非取代醫生，最終改善健康結果。 PubMed DOI

這篇摘要強調生成式人工智慧和大型語言模型在醫療保健中的重要性，指出它們能提升病人護理、研究及行政效率。不過，這些技術也帶來了安全和倫理挑戰，需採取全面措施以保障數據隱私和倫理使用。提出的AI醫療聊天機器人部署流程，專注於隱私保護技術和持續安全評估，以建立醫療應用中的信任與韌性。這種方法對於在敏感環境中最大化AI的好處並降低風險至關重要。 PubMed DOI

這封信針對文章「鼓勵與責任：如何即時提示工程影響ChatGPT-4的放射科考試表現」提出回應，並分享進一步的見解，以提升ChatGPT-4在放射科的應用表現。雖然研究強調即時提示工程的重要性，但我們認為還需解決其他挑戰，如年齡相關的診斷需求、社會經濟多樣性、數據安全及人工智慧的責任問題。 為了增強可靠性與包容性，我們建議採用自適應提示，並在多樣化的數據集上訓練模型，同時安全整合進電子健康紀錄（EHRs）。透過在提示設計與隱私、問責框架之間取得平衡，ChatGPT-4能成為放射科更有效的工具，支持臨床醫師的工作，並確保人類監督的角色。 PubMed DOI

AI在醫療上雖能提升治療效果，但也常因資料不夠多元、邊緣族群代表性不足而產生偏見和不平等。為了確保公平，需用多元資料、修正偏見，並讓團隊更包容，同時推動公平審查、透明流程及國際合作，才能打造真正公平的醫療AI。 PubMed DOI

這項研究比較了三種AI（ChatGPT、Gemini、Claude）在模擬醫學教育領導者設定上的差異。結果發現，Claude偏好產生年長、白人、男性領導者，ChatGPT和Gemini則較多元。這些偏見可能讓醫學教育更不公平，凸顯發展倫理AI和推動領導多元化的重要性。研究只用AI生成資料，沒用到真人資訊。 PubMed DOI

生成式AI像ChatGPT未來可協助醫療文件處理，減輕醫師行政負擔並提升紀錄標準化。不過，這也帶來偏見、臨床判斷影響、醫病關係改變等倫理疑慮，且出錯時責任歸屬不明。建議應主動告知病人、醫師審查AI草稿、訂定規範及錯誤通報機制，並強化多元訓練資料與醫學教育。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT 3.5在腎臟科決策時，遇到涉及歧視的問題還是會直接回答；而4.0有時會拒絕作答，雖然有進步，但兩者在辨識偏見上還是不夠。研究強調，AI應用在醫療和人事決策時，必須加強規範、DEI指引和倫理監督，才能確保公平公正。 PubMed DOI