人工智慧（AI）正顯著改變風濕病學的研究，提升診斷、預後和治療預測的能力。研究者探索AI如何簡化工作流程、改善藥物發現及優化臨床試驗。機器學習在準確分類風濕性疾病和預測治療結果方面表現出色，並利用多種數據來源。生成式AI也逐漸成為自動化文獻回顧和支持臨床決策的重要工具。本文討論AI在風濕病學的應用及其面臨的倫理和監管挑戰，強調謹慎整合以發揮其潛力。 PubMed DOI

人工智慧（AI）技術的迅速發展，特別是在深度學習和神經網絡方面，對腸胃道腫瘤的研究影響深遠。這些腫瘤複雜且多樣，讓早期檢測和個性化治療變得困難。AI能提高腫瘤篩檢的準確性和敏感性，協助識別生物標記、預測治療反應，並設計個性化治療計畫，最終改善病人治療效果。此外，AI與多組學分析及影像技術的結合，推進了腫瘤微環境的研究，並增強了醫學影像分析的能力。 PubMed DOI

人工智慧（AI）即將徹底改變臨床研究，特別是在胃腸科方面。透過提升研究準備和數據解讀，AI 工具能加速文獻搜尋、簡化數據收集與分析，並協助研究格式化，讓臨床研究更有效率。目前已有多種 AI 應用被開發和測試，未來也會有更多新應用出現。本文將探討 AI 在胃腸科臨床研究中的角色，特別是對藥物發現的影響，以及需要進一步指導的領域，以優化其應用和理解。 PubMed DOI

這篇評論探討了人工智慧（AI）在臨床試驗，特別是炎症性腸病（IBD）中的潛力。AI能標準化疾病評分，提升評估準確性，並自動化繁瑣的研究任務。影像分析的進展讓AI在內視鏡檢查和組織學上能與專家相媲美，提供更快、更準確的結果。此外，AI還能更精確地量化疾病特徵。大型語言模型和生成式AI也在簡化從電子健康紀錄中提取數據的過程，改善患者預後預測。這篇評論將探討目前的AI工具及其在IBD臨床試驗中的未來機會。 PubMed DOI

這項研究探討人工智慧（AI）在改善傳染病臨床決策中的角色，特別是抗生素處方的指導。透過系統性文獻回顧，評估了AI技術在抗微生物管理中的有效性。結果顯示，十七項研究中，機器學習作為臨床決策支持系統（CDSS）能有效預測抗藥性並優化抗生素使用；而六項大型語言模型的研究則顯示處方錯誤率較高，需精確提示才能獲得準確回應。研究強調傳染病專家的重要性，並指出AI需經過嚴格驗證才能有效整合進臨床實踐。 PubMed DOI

AI大型語言模型正改變風濕病學，但準確度和專業知識有限。RAG技術能結合即時專業資料，提升準確性、減少幻覺，並增強可信度。雖然目前在風濕病學應用還不多，但在臨床指引查詢、病史摘要、試驗招募和衛教等方面很有潛力，也有資料隱私優勢。整體來說，RAG是更可靠且具前景的AI應用方式。 PubMed DOI

ChatGPT 這類生成式 AI 在發炎性腸道疾病照護上有潛力，能協助病患衛教和臨床決策，建議多與醫師一致。不過，目前在細節、創新和資訊更新上還有待加強，正式應用前還是需要專家把關。 PubMed DOI

AI工具在肝臟醫學越來越常用，能協助診斷、預後和治療決策，但要發揮效益，需高品質數據、多中心合作，並整合進臨床流程。建立信任還要靠嚴謹臨床試驗和醫病雙方的參與。這篇綜述整理了AI在肝臟醫學的最新應用現況。 PubMed DOI

大型語言模型有助於提供IBD患者更個人化的衛教資訊，但需針對疾病微調、完善評估方法，並結合臨床決策系統。同時要注意偏見、隱私及數位素養等倫理問題。跨領域合作能確保公平應用，提升照護品質，幫助患者更好管理疾病。 PubMed DOI

這篇回顧發現，大型語言模型（LLMs）在個人化醫療診斷上越來越常被應用，能提升診斷準確度並協助量身打造治療。不過，資料隱私、模型解釋性和可靠性還有待加強，未來需持續研究和建立相關保障，才能安心用在臨床上。 PubMed DOI