這項研究探討使用大型語言模型（LLMs）為眼科筆記創建簡明語言摘要（PLSs），旨在提升非眼科醫師的理解與溝通。研究結果顯示，85%的非眼科醫師偏好PLSs，且在診斷理解、筆記細節滿意度及解釋清晰度上均有顯著改善。PLSs也縮小了醫師間對眼科術語的理解差距。雖然PLSs的可讀性和意義保留良好，但審查中發現26%的錯誤率，需謹慎使用。總體而言，PLSs有助於增進非眼科醫師的理解與跨學科溝通。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究評估了四款AI聊天機器人（ChatGPT、Gemini、Perplexity和Copilot）提供的性傳播疾病資訊的可靠性和可讀性。結果顯示，Perplexity和Copilot的資訊較為可靠，但所有聊天機器人的可讀性都未達到建議的六年級標準，對健康素養較低的使用者來說過於複雜。研究強調了改善AI健康資訊準確性和可及性的必要性，以便讓更多人能理解。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

乳腺癌是全球女性常見的癌症，而MRI是活檢前重要的非侵入性診斷工具。本研究提出一種新方法，利用BI-RADS系統對乳腺MRI報告進行分類，透過大型語言模型將自由文本轉為結構化格式，並解決缺失的類別資訊。為保護病患資料，使用本地部署的Qwen-Chat模型，並透過專業提示增強模型適應性。結果顯示，這種新方法在各項指標上優於現有技術，並在不同醫院的測試中證實其穩健性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究探討Dapagliflozin（SGLT2抑制劑）對STZ-NAD誘發的糖尿病神經病變（DN）在Wistar大鼠中的神經保護效果。經過30天的Dapagliflozin治療後，結果顯示行為表現改善，且IGF-1R信號分子的表達也受到影響，這些變化在大腦和坐骨神經中都有觀察到。組織病理學分析顯示，治療後這些區域的正常組織結構得以恢復。總體而言，研究顯示Dapagliflozin對糖尿病神經病變具有神經保護潛力，可能透過調節IGF-1信號通路達成。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇病例報告介紹了一名極早產的重症嬰兒（出生於25週1天），成功使用持續性腎臟替代療法（CKRT）的案例。這名9天大的女嬰因新生兒多系統發炎症候群和多脏器功能障礙，發展出急性腎損傷第三期。她體重690克，出生後不久就需要侵入性呼吸支持。第11天因腎功能惡化和高鉀血症，透過臍帶進行CKRT治療。這個案例顯示CKRT在脆弱新生兒中的可行性與安全性，對急性腎損傷管理具有重要意義。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

麥卡德病是一種罕見的代謝疾病，可能在運動後引發肌肉分解和急性腎損傷。最近有一名12歲女孩在游泳幾小時後出現急性腎損傷，檢查顯示血尿素氮、肌酸酐和肌酸磷酸激酶升高，並有肌紅蛋白尿。基因檢測確認了PYGM基因的致病突變，確診為麥卡德病。她接受了四次血液透析，腎功能完全恢復。這個案例提醒我們在診斷急性腎損傷時，應考慮代謝疾病，並重視基因檢測的價值。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

本研究探討透析期間低血壓（IDH）對接受持續腎臟替代療法（CKRT）的重症兒童住院死亡率的影響。研究結果顯示，IDH與死亡率有顯著關聯，風險比為4.40。透析機器的數據，特別是壓力參數，對預測IDH具有重要性，而傳統血壓變數則較不重要。使用機器學習模型（如CatBoost）能有效預測IDH，這些發現有助於改善兒童CKRT患者的早期檢測與管理，進而提升預後。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究探討了胰高血糖素樣肽-1（GLP-1）及其受體（GLP-1R）在炎症性腸病（IBD）中的角色，並運用分子影像技術。研究發現GLP-1R主要在近端十二指腸表達，且在DSS誘導後結腸的攝取量增加，與上皮損傷程度相關。使用GLP-1R激動劑利拉魯肽後，攝取量減少。研究強調分子影像在追蹤GLP-1R變化的潛力，並指出布倫納腺在觀察GLP-1R表達中的重要性，有助於理解GLP-1R/GLP-1RA軸在腸道疾病中的作用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究探討了使用人工智慧，特別是ChatGPT，來生成接受選擇性扁桃腺切除手術患者的出院信，並與耳鼻喉科醫生撰寫的信件進行比較。家長根據醫療資訊的品質、可讀性和長度評估這些信件。結果顯示，AI生成的信件在醫療資訊品質上明顯優於醫生撰寫的信件，且更易閱讀。參與者辨識AI生成信件的成功率為50%。這些發現顯示，人工智慧在醫療領域的應用前景良好。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

語言和言語障礙對溝通能力造成挑戰，影響學業和社交。ChatGPT等AI工具在協助這些障礙者方面展現潛力，透過增強和替代溝通技術及言語治療應用程式，能有效支持他們的需求。未來需持續研究，確保這些AI工具在臨床上可負擔且可及，以改善言語和語言障礙者的溝通能力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡