這項研究評估了九個大型語言模型在醫療領域的表現，分析了1,000個急診案例的170萬個輸出結果。結果顯示，標記為黑人、無家可歸者或自我認同為LGBTQIA+的案例，常被建議進行緊急護理或心理健康評估，且有時缺乏臨床正當理由。相對而言，高收入案例則較常建議進行高級影像檢查。這些偏差可能加劇健康不平等，強調了評估和減輕LLMs偏見的重要性，以確保醫療建議的公平性。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在人工智慧領域是一大突破，能改變醫療溝通、研究和決策。它們能快速分享健康資訊，打破語言障礙，但整合進醫療系統時也面臨挑戰，如數據偏見、隱私問題及數位素養差異。儘管如此，LLMs的分析能力可支持基於證據的醫療政策。為了發揮其潛力，需制定倫理指導方針、減少偏見策略，並確保全球醫療資源的公平獲取。妥善解決這些挑戰，LLMs有望改善全球健康結果，促進健康公平。 PubMed DOI

這項研究探討了生成式人工智慧模型中的偏見，特別是這些偏見如何影響醫療環境中的臨床決策。研究使用OpenAI的GPT-4模擬醫生在資源有限的情況下選擇病人。結果顯示，醫生在種族、性別、年齡等方面存在顯著偏見，男性醫生偏好男性病人，女性醫生則偏好女性病人。此外，政治立場和性取向也影響醫生的選擇。研究強調，若不採取適當措施，這些偏見可能對病人結果造成不利影響。 PubMed DOI

大型語言模型像 ChatGPT 正在改變重症醫學，能自動化病歷、協助決策、個人化溝通，還能整理非結構化資料。不過，目前還有資訊正確性、倫理和醫師AI素養等挑戰。結合傳統機器學習可降低風險，導入時要謹慎並加強醫師訓練，才能提升照護品質。 PubMed DOI

大型語言模型正快速改變醫療現場，不只協助診斷、提升衛教，也讓臨床流程更有效率。導入時要重視好用的介面、醫師訓練、AI與醫護合作，並落實隱私與倫理規範。未來會朝多模態、強化安全及結合機器人發展，但最重要的還是以病患安全和人本設計為核心，輔助醫療專業而非取代。 PubMed DOI

**重點摘要：** 大型語言模型正在改變醫療照護，不只是協助醫師，也讓病人能夠自己做健康決策。這樣的轉變帶來了機會，例如提升病人參與度和促進健康平等，但同時也有風險，像是如果病人在沒有適當指導下自行做決定，可能會造成傷害。這篇文章討論了這個醫學新時代的好處與挑戰。 PubMed DOI

這項研究評估7種大型語言模型產生的14萬筆合成電子健康紀錄，發現模型越大，資料越完整，但性別和種族偏見也越明顯。性別偏見多反映現實疾病分布，種族偏見則不一致，部分模型高估White或Black患者，低估Hispanic和Asian族群。研究強調AI健康資料需兼顧準確性與公平性，並呼籲建立更完善的偏見評估標準。 PubMed DOI

大型語言模型在醫療文件撰寫和決策輔助上很有潛力，但因準確性、驗證、偏見和隱私等問題，現階段還不適合完全自動化臨床應用。未來要安全有效導入，需加強研究、訂定明確規範，並維持人工監督。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在重症醫療上應用快速成長，能提升病人管理、診斷、紀錄和醫療教育等，但也有偏見、可靠性和透明度等問題。導入臨床時，需嚴格驗證，確保安全與倫理，才能真正發揮AI在醫療的正面影響。 PubMed DOI

三款中國熱門大型語言模型（Qwen、Erine、Baichuan）在臨床應用時，對性別、族群、收入和健保狀態都有明顯偏見，常高估男性、高收入和有保險者，低估少數族群及低收入者。這些偏見會影響醫療教育、診斷和治療建議，因此持續檢視並減少偏見非常重要。 PubMed DOI