這項研究探討了接受鈉-葡萄糖共轉運蛋白2抑制劑（SGLT2is）治療的2型糖尿病（T2D）患者，早期腎小球過濾率（eGFR）變化與尿液白蛋白與肌酸酐比率（UACR）之間的關係。分析了台灣8,222名T2D患者的數據，發現eGFR下降超過10%而UACR未減少的患者，面臨重大不良腎事件及心血管風險顯著提高。這強調了對這些高風險患者進行密切監測及採取更積極治療策略的重要性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇評論探討糖尿病與認知障礙的關聯，特別是胰高血糖素樣肽-1（GLP-1）及其受體的神經保護作用。文章將糖尿病相關的認知衰退分為三個階段：認知減退、輕度認知障礙和癡呆。GLP-1受體激動劑因其可能增強認知功能而受到關注，這些好處來自多種機制，包括神經保護和代謝調節。評論強調需要進一步研究，以了解GLP-1RAs的作用機制及其在糖尿病相關認知障礙中的治療潛力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究探討了使用ChatGPT輔助醫學生學習視網膜色素變性（RP）的效果。研究中142名醫學生被分為兩組，一組使用傳統教材，另一組則使用ChatGPT。結果顯示，兩組的學習成效都有顯著提升，但使用ChatGPT的組別在複習時間上明顯較短，且在解決進階RP治療問題上表現更佳。研究建議結合AI與傳統教學，以提升醫學教育的效率和對罕見疾病的理解。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究探討了鈉-葡萄糖共轉運蛋白2抑制劑（SGLT2i）與二肽基肽酶-4抑制劑（DPP-4i）在2型糖尿病患者中對心血管及下肢事件風險的影響。研究分析了97,584名患者的數據，結果顯示SGLT2i組的所有原因死亡率、心衰竭、缺血性中風及周邊動脈疾病發生率均低於DPP-4i組，但心肌梗塞和下肢事件的發生率無顯著差異。這顯示SGLT2i對心血管有益，但對下肢事件的影響仍需進一步研究。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究評估了Google的Gemini 2.0 Flash Experimental，這是一個先進的大型語言模型，特別針對內容審核和性別差異的偏見進行分析。與ChatGPT-4o相比，Gemini 2.0在性別偏見上有所減少，女性提示的接受率較高，但對性內容的審核較寬鬆，暴力提示的接受率仍然偏高。雖然性別偏見的改善值得肯定，但對暴力內容的容忍度增加引發了擔憂，可能會使暴力行為正常化。這些結果顯示，人工智慧與倫理標準的對齊仍面臨挑戰，需持續改進以確保審核的透明與公平。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

大型語言模型（LLMs）在醫療保健，特別是胃腸科，展現出提升臨床決策、研究及病人管理的潛力。為了安全有效地應用這些模型，必須解決偏見、幻覺及法規遵循等挑戰。本文提出一個結構化框架，針對C型肝炎治療進行案例研究，涵蓋臨床目標定義、多學科團隊組建、數據準備、模型選擇與微調等步驟。此外，還強調遵循HIPAA和GDPR等法規，以確保負責任的AI應用。未來研究應聚焦於多機構驗證及AI輔助的臨床試驗。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

是的，人工智慧確實能增強國家支持的宣傳活動。最近的研究顯示，生成式人工智慧工具已被用於與國家相關的宣傳網站，像是俄羅斯的網站，提升了製造虛假資訊的能力。研究結果指出： 1. **產出增加**：這些媒體能產生更多虛假資訊，讓錯誤敘事更容易散播。 2. **內容多樣化**：使用人工智慧後，發表的內容量和範圍明顯增加，顯示出更廣泛的宣傳努力。 3. **說服力**：調查顯示，人工智慧撰寫的文章仍具說服力，質量未下降。 總之，生成式人工智慧工具已改變國家支持的宣傳活動，使虛假資訊的散播更有效。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

最近的研究指出，雖然ChatGPT在社會科學的文本標註上有潛力，但其封閉源碼的特性引發了透明度和數據保護的擔憂。相比之下，開源的大型語言模型（LLMs）提供了更好的解決方案。本研究系統性比較了開源LLMs、ChatGPT及傳統監督式機器學習的表現，使用美國新聞媒體的推文數據集進行二元文本標註任務。結果顯示，ChatGPT與開源模型的表現差異顯著，而基於DistilBERT的監督式分類器通常表現更佳。因此，對於重要的文本標註任務，建議謹慎使用ChatGPT。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究評估了多模態大型語言模型（LLMs）在識別皮膚疾病的應用，並檢視性別和年齡的偏見。研究中使用了ChatGPT-4和LLaVA-1.6，結果顯示它們的準確率和F1分數超過了多個深度學習模型，但仍低於最佳的視覺變壓器模型。值得注意的是，ChatGPT-4和LLaVA-1.6在性別和年齡方面沒有偏見，顯示出在皮膚科應用中的潛力。未來需進一步研究以確保這些模型在醫療中的可靠性與公平性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

大型語言模型（LLMs）在教育上有潛力，但在高風險考試如牙科入學考試（DAT）的有效性仍不明朗。本研究評估了16個LLMs，包括通用和特定領域模型，針對DAT進行測試。結果顯示，GPT-4o和GPT-o1在文本問題上表現優異，特別是在自然科學和閱讀理解上。然而，所有模型在視覺空間推理方面面臨挑戰。雖然LLMs能增強知識，但在高階認知任務上仍需與教師指導結合，以提升學習效果。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡