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生成的人工智能和大语言模型是信息处理技术革命的延续，该技术革命始于1947年晶体管的发明。这些技术是由用于人工神经网络的变压器体系结构驱动的，有望广泛影响社会。很明显，这些技术将适应推动教育的创新。医学教育是一项高风险活动：向学生讲授错误的信息可能无法被识别多年，直到出现相关的临床状况，该错误可能导致患者伤害。在本文中，我讨论了在医学教育中使用生成人工智能的主要局限性 - 安排，偏见，成本和安全性，并提出了一些面对这些问题的方法。此外，我确定了生成人工智能在医学教育中的潜在应用，包括个性化教学，模拟，反馈，评估，定性研究的增强以及对现有科学文献进行批判性评估的批判性评估。
生成人工智能和大语言...
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