這項研究探討人工智慧（AI）在醫療領域的風險，並提出政策建議以減輕這些風險，同時發揮AI的優勢。AI若正確使用，能對醫療產生重大影響，但其快速普及也帶來倫理、法律及社會問題。研究指出，數據偏見可能導致護理不平等，且AI的可解釋性和問責性問題可能影響病人安全。報告建議提高醫療人員的AI素養、加強隱私保護，並將倫理原則融入AI設計，以確保負責任且公平地使用AI，提升醫療品質。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如GPT-4在醫療領域的應用帶來了機會與挑戰。雖然它們能提升醫療服務與病人照護，但也引發了監管與安全問題，如高變異性、缺乏可解釋性及AI幻覺風險等，讓美國和歐盟的醫療器械批准過程變得複雜。儘管如此，基於LLM的醫療應用已進入市場，顯示出監管的空白。迫切需要針對LLM特性建立框架，並加強法規執行，以免延誤對病人的保護，影響其在醫療建議上的潛力。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在醫療保健的發展需要深入理解與評估其性能，並建立合適的監管框架。本文回顧了美國FDA在AI監管的歷史，探討AI在醫療產品開發及臨床研究中的應用，並討論調整監管系統以應對AI挑戰的必要性。FDA已批准近1000項AI輔助醫療設備，並收到多項藥物開發申請。有效的監管需跨部門協調，並強調透明度與持續性能監測，以確保患者健康結果。所有相關方必須重視AI的發展。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）及大型語言模型（LLMs）在健康技術評估（HTA）中的應用越來越受到重視，主要可用於系統性文獻回顧、實證數據分析及健康經濟模型。AI能自動化文獻回顧過程，提高效率；在實證數據方面，能分析大量資料，提供臨床決策的洞見；在健康經濟模型中，則可支持模型的整體發展。然而，這些應用仍面臨科學嚴謹性、可靠性及數據隱私等挑戰，需謹慎整合並持續評估其效益與風險。 PubMed DOI

將大型語言模型（LLMs）整合進電子健康紀錄（EHRs）中，雖然能提升數據分析和病患照護，但也帶來隱私、法律及操作上的挑戰。主要問題包括病患未經同意的數據使用、缺乏監管、AI醫療失誤責任不明、數據偏見及重用風險。為了保護病患，特別是脆弱族群，臨床醫師應推動病患教育、倫理實踐及健全監督，確保LLMs的使用既安全又有效。 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

人工智慧（AI）將對許多工作產生重大影響，特別是在醫療保健領域，尤其是癌症治療。雖然AI在診斷和放射腫瘤學中展現潛力，但仍需證據證明其臨床有效性。支持者強調人類監督的重要性，然而過度依賴AI可能導致技能退化。生成式AI的進展擴大了應用範圍，但需進行獨立研究以驗證效果。算法醫學應像新藥一樣受到重視，並需確保數據集的多樣性。此外，教育計畫和倫理考量也必須跟上，以確保病人護理的質量。 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

這篇文章分兩部分探討AI醫療的倫理與社會議題：一是整理2021-2023年新文獻，二是回顧2014-2024年系統性綜述。結果發現，AI技術進步讓傳統倫理原則不夠用，實務上需要更細緻、貼近情境的倫理分析。 PubMed DOI

生成式AI正加速新藥開發、蛋白質與基因研究，也推動個人化醫療和農業創新，像是培育更優良作物。它還促進合成生物學和永續發展。不過，資料隱私和公平性等倫理問題也要一起重視，才能確保負責任的應用。 PubMed DOI