這項研究探討耳鼻喉科住院醫師選拔中，人工智慧模擬的決策是否受到人口統計偏見影響。研究使用OpenAI的GPT-4和GPT-4o模擬選拔委員會的決策，結果顯示RSC成員在種族、性別和性取向上存在偏見，特別偏好與自己相似的申請者。最新的ChatGPT-4o則顯示出對黑人女性和LGBTQIA+申請者的偏好，強調在選拔過程中需注意和減少這些偏見，以確保未來醫療人力的多樣性和代表性。 PubMed DOI

這項研究探討了生成式人工智慧工具，特別是ChatGPT，對男性和女性學術研究者生產力的影響。結果顯示，男性研究者在ChatGPT推出後的生產力增長比女性高出6.4%，顯示出生產力差距擴大。此外，男性研究者使用生成式人工智慧的頻率較高，並從中獲益更多。這些發現提醒學術機構需注意這些差異，以確保對教職員的公平評估。 PubMed DOI

這項研究分析了過去十年人工智慧（AI）在醫學領域的出版增長，並預測未來將持續快速上升。研究利用OpenAI API，檢視2014至2024年期間前50本醫學期刊的出版物，最終篩選出212,620篇。結果顯示，AI相關出版物從2014年的約500篇增至2022年的超過1,000篇，比例也從2.5%增至2024年的6%以上。心臟病學和腫瘤學成為AI應用的領頭羊。預測到2030年，AI相關出版物可能達到10%。這強調了AI在醫學研究中的重要性及人類監督的必要性。 PubMed DOI

這項研究探討生成式人工智慧（GAI）對耳鼻喉科住院醫師申請個人陳述的影響。研究比較GAI生成的陳述與成功申請者的陳述，並由21位評審進行10分制評分。結果顯示，GAI生成的陳述在真實性、可讀性、親和力和整體品質上均優於申請者的陳述。雖然GAI的陳述被認為結構良好，但評審者對AI生成內容的個人參與感到擔憂，這引發了對個人陳述角色及AI使用倫理的討論。 PubMed DOI

這項研究發現，腎臟醫學會議中，女性主持人和高職級者較常用正式頭銜介紹講者，虛擬會議和近年來使用率也較高，但基礎科學場次最低。結果顯示，無意識偏見可能影響專業互動，提醒需推動更公平的學術環境。 PubMed DOI

自從ChatGPT-4問世後，耳鼻喉科學術論文中，AI生成文字的比例明顯增加，尤其在影響力較低的期刊和英語系國家作者中更明顯。現有AI偵測工具不夠準確，透過分析特定形容詞的出現頻率，成為辨識AI內容的新方法。未來需加強研究和透明化工具，規範AI在科學寫作的應用。 PubMed DOI

最新系統性回顧分析166篇研究，發現NLP（像是ChatGPT）在耳鼻喉科的應用越來越多，主要用於臨床決策、病人和醫學生教育、電子病歷優化及數據分析。不過，目前在臨床實務和醫學生訓練等方面的應用還不多，也需要制定更明確的研究指引。 PubMed DOI

AI和機器學習已在小兒耳鼻喉科如中耳炎、睡眠呼吸中止症等診斷治療展現潛力，但因缺乏兒童專屬資料、過度依賴成人模型及演算法偏誤等問題，發展受限。未來應加強兒科資料蒐集、開發專屬模型並納入心理社會因素，提升安全與成效。 PubMed DOI

紐約一項調查發現，多數醫師知道也有興趣用大型語言模型（LLM）虛擬助理，但實際用的人還不多。大家最想用在文獻審閱、病人衛教和醫療紀錄。年輕醫師、住院醫師和女性醫師興趣較高。研究建議未來要加強教育和指引，協助醫療人員安全導入LLM。 PubMed DOI

研究發現，AI生成的醫院領導者圖片比現實更常呈現男性和白人，尤其是DALL-E偏見最明顯。雖然Imagen性別較平衡，但仍以白人為主。這顯示AI圖像生成器會反映甚至加劇現有偏見，低估醫療領導的多元性。專家呼籲應用更多元的訓練資料，推動更道德的AI實踐。 PubMed DOI