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這項研究比較了大型語言模型（LLMs）與人類腸胃科醫生在挑戰性腸胃病例中的診斷能力。研究分析了67個病例，發現LLM Claude 3.5 Sonnet的準確率達76.1%，明顯高於腸胃科醫生的45.5%。這顯示先進的LLMs能成為腸胃科醫生的有力工具，提供高效且具成本效益的診斷支持。 相關文章 PubMed DOI

這項研究評估了使用大型語言模型（LLM），特別是GPT-4，在協助醫生進行管理推理任務方面的有效性，並與傳統資源進行比較。研究於2023年11月到2024年4月進行。 相關文章 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）有潛力改變高中數學的教學方式。雖然大部分研究專注於輔導學生，但對於如何幫助教師的探討仍然不足。本研究提出利用LLMs增強教學計畫，透過模擬教師與學生的互動並生成教學反思，進而指導LLM改善教學計畫。人類評估顯示，這種方法顯著提升了LLM生成的教學計畫質量，與人類教師創建的計畫相當。這不僅幫助教師排練模擬，還提供了完善教學計畫的見解，展現了LLMs在教學準備中的實際應用。 相關文章 PubMed DOI

這項研究探討了寫作中的「人類觸感」，比較了人類撰寫的信件和ChatGPT生成的信件。七位研究者評估了兩封信的可讀性和人類觸感，結果顯示兩者相似，皆具人類觸感，但語調上有些微差異。主要結論是，人類寫作與AI寫作的差異在於寫作過程的樂趣。研究建議AI應增強而非取代人類的寫作體驗，並呼籲進一步探討這個主題。 相關文章 PubMed DOI

這項研究探討經過微調的大型語言模型（LLM）在放射科CT檢查協議分配中的應用。研究分析了4,268例對比增強的胸部和腹部CT，並根據臨床指徵等訓練LLM。經過15個時期的微調後，模型準確率達到0.923和0.963，靈敏度為0.907。 評估結果顯示，LLM提升了住院醫師和放射科醫生的準確性，住院醫師的準確率從0.913提升至0.936，且閱讀時間分別縮短14%和12%。總體而言，LLM能有效提升CT協議的效率與診斷準確性。 相關文章 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT對氟攝取流行病學問題的理解及其提出新假說的能力。研究設計了一系列問題，結果顯示ChatGPT在氟對公共健康影響的基本知識上表現優秀，12個流行病學問題中有8個評為優秀，4個為良好。對於氟的影響描述也相當全面，6個為優秀，2個為良好。此外，ChatGPT提出了8個與氟相關的疾病假說，其中4個被認為新穎且可行。研究結果顯示，人工智慧能協助健康專業人員理解氟相關疾病。 相關文章 PubMed DOI

這項研究探討神經母細胞瘤的異質性，並開發基於人工智慧的細胞形態計量生物標記，以預測治療反應和結果。研究包含84例回顧性和67例前瞻性原發性NB病例，追蹤至2024年底。研究人員識別了九個生物標記，並建立了風險評分和分組，顯示與預後和治療反應有顯著關聯。這些結果在前瞻性隊列中得到驗證，顯示其臨床相關性，並在現有國際風險分組之外，增強了預後表現。研究建議在更大規模的研究中進一步評估這些工具的價值。 相關文章 PubMed DOI

子宮頸癌是全球健康的重要議題，尤其在資源有限的地區。這項研究探討大型語言模型（LLMs）在子宮頸癌管理中的潛力，評估了九個模型的準確性和可解釋性。結果顯示，ChatGPT-4.0 Turbo表現最佳，得分為2.67，顯示其在提供可靠回應方面的有效性。研究還利用LIME增強模型的可解釋性，對醫療專業人員建立信任至關重要。雖然專有模型表現良好，但醫學專用模型的表現未如預期，未來仍需進一步研究以了解LLM在醫療中的應用。 相關文章 PubMed DOI

這篇論文探討了高等教育學生對ChatGPT的看法，研究於2024年初進行，涵蓋來自109個國家的23,218名學生。主要發現顯示，學生多用ChatGPT進行腦力激盪和文本摘要，但在專業寫作上使用較少。他們認為ChatGPT能簡化複雜資訊，但在課堂學習中不太可靠，儘管有些學生更喜歡它的清晰度。大家一致認為需要對AI進行規範，因為擔心作弊和社交孤立。研究結果可為高等教育機構和政策制定者提供參考，以應對勞動市場和數位技能的需求。 相關文章 PubMed DOI

生命科學領域的出版物數量不斷增加，特別是在RNA科學方面，這對策展人來說是一大挑戰。為了解決時間不足的問題，本研究探討利用大型語言模型（LLMs）自動生成與非編碼RNA（ncRNAs）相關的高品質摘要。研究結果顯示，透過適當的提示和驗證，LLMs能產生準確的摘要並附上參考文獻。經手動評估後，這些摘要的質量相當高，已應用於超過4,600種ncRNAs，並可透過RNAcentral資源訪問。這表明自動文獻摘要是一個可行的解決方案。欲了解更多，請訪問RNAcentral網站：https://rnacentral.org/。 相關文章 PubMed DOI