討論從畢卡索的觀點開始，認為電腦只能提供答案，這引出了生成式人工智慧（AI）在放射學的潛力。生成對抗網路（GANs）和大型語言模型（LLMs）在醫學影像分析中受到重視，但在安全整合進臨床前，仍需改進和評估。文中提到合成影像、AI偏見和隱私等挑戰，強調多樣化訓練數據和數據隱私的重要性。監管方面，美國和歐盟的法案旨在建立AI應用標準，提倡在醫療中平衡人類元素與AI的優勢，提升病人護理的同時維持安全與倫理。 PubMed DOI

最近，人工智慧（AI）在青光眼管理上有很大潛力，能提升篩檢效果和診斷準確性，但整合過程中面臨挑戰，如數據標註繁瑣、診斷標準不一致及測試不足，這些都可能影響演算法的適用性。此外，AI的「黑箱」特性也讓醫療人員感到疑慮。未來可透過聯邦學習增強數據隱私，並利用多樣化數據改善演算法，還有智慧型手機的應用潛力。解決這些挑戰將有助於提升青光眼護理的品質。 PubMed DOI

自1950年代以來，人工智慧（AI）在腸胃病學上取得了顯著進展，特別是大型語言模型（LLMs）如ChatGPT的出現。這些模型能生成類似人類的文本，並有潛力改善診斷、治療和病患溝通等方面。 優勢包括加速診斷、個性化護理、增強教育和決策支持。然而，挑戰也不少，如AI理解能力有限、數據偏見和隱私問題等。未來，LLMs的發展需依賴於數據分析能力，並需醫療專業人員與AI開發者的合作，以提升病患護理品質。 PubMed DOI

「AI 科學家」是一種創新的生物醫學研究方法，旨在設計 AI 系統來增強人類能力，而非取代人類。這些 AI 代理能進行懷疑式學習和推理，與人類研究者有效合作。透過整合先進的 AI 模型與生物醫學工具，它們能分析大量數據、探索假設並自動化重複性任務，簡化研究過程。這些代理還能持續學習，保持最新的科學知識，應用於虛擬細胞模擬、新療法開發等領域，促進生物醫學研究的進步。 PubMed DOI

醫療數位轉型正快速發展，提升了服務品質和健康資訊的可及性，並減輕了醫療提供者的負擔。數據和人工智慧（AI）在此過程中扮演關鍵角色，特別是醫療AI，正從特定任務擴展為更通用的應用。大型語言模型被用來整理醫學知識，並重塑醫學科學。新方法「AI for Medical Science」透過預測模型來預測疾病，專注於「狀態」而非僅是症狀，能提高診斷準確性，推進P4醫學的發展。 PubMed DOI

生物醫學檢測技術的進步讓我們能獲得更多個人生物醫學資訊，像是分子、細胞、影像及電子健康紀錄。整合這些資訊能提升疾病診斷和治療策略的準確性。人工智慧，特別是深度學習，已在生物醫學領域展現出更高的精確度和效率。不過，處理多模態數據時仍面臨數據隱私和模型可解釋性等挑戰。這篇綜述探討了不同數據類型、AI的角色及未來發展方向，期望透過模型預訓練來進一步推進生物醫學研究。 PubMed DOI

人工智慧（AI）正在改變醫療保健，但也帶來了倫理和法規挑戰。本研究旨在建立一個可信賴的AI框架，強調透明度和公平性，並提供可行策略以在臨床中實施。透過文獻回顧，發現目前AI治理存在缺口，提出了適應性監管框架和可量化的可信度指標。研究強調多方參與和全球合作的重要性，以確保AI創新能解決醫療需求。實現可信賴的AI需要技術進步、倫理保障和持續合作，促進負責任的創新並提升病人結果。 PubMed DOI

這篇論文探討AI在醫療領域的決策輔助，強調「解釋」、「詮釋」和「理解」三者的區別，並用Dennett的意向立場作為理論基礎。作者提出一套分析AI解釋的方法，期望提升使用者參與和理解，並討論這對未來醫療聊天機器人設計及法規的影響。 PubMed DOI

生成式AI像ChatGPT，已經在心臟科協助衛教、簡化資訊和提升行政效率。不過，目前還無法解讀影像，且有錯誤資訊和偏見的風險。未來若能結合語言和影像分析，診斷會更精準，但仍需嚴格監督和倫理規範，確保安全有效。 PubMed DOI

雖然生成式AI看似讓醫學人文變得不重要，但其實AI本身就是一種敘事工具，醫學人文在引導AI於醫療倫理和實務應用上反而更關鍵。作者強調，敘事醫學和人文學科能提供評估與負責任整合AI的框架，AI應該輔助而非取代醫學中的敘事實踐。 PubMed DOI