這篇論文提出「Noisy Report Refinement（NRR）」新任務，專注於把雜亂的線上文本轉換成乾淨的放射科報告。作者用大型語言模型結合自我批判和選擇策略來提升報告品質，並推出專屬的新基準NRRBench。實驗證明，他們的方法在報告的乾淨度、實用性和正確性上都比現有方法更好。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

小兒肺炎診斷困難，影響幼童生命。P2Med-MLLM是一款結合文字和醫學影像分析的AI模型，能協助醫師更快更準確診斷與治療。實測結果顯示，這個模型比現有方法更有效率，有助於提升醫療品質並拯救更多孩子的生命。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究評估7種大型語言模型產生的14萬筆合成電子健康紀錄，發現模型越大，資料越完整，但性別和種族偏見也越明顯。性別偏見多反映現實疾病分布，種族偏見則不一致，部分模型高估White或Black患者，低估Hispanic和Asian族群。研究強調AI健康資料需兼顧準確性與公平性，並呼籲建立更完善的偏見評估標準。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT在判斷癲癇發作症狀和定位藥物難治型局部癲癇的致癲區時，表現不輸給癲癇專科醫師，尤其在額葉和顳葉的預測上更是突出。無論用公開資料還是台灣醫院的病例，ChatGPT的表現都很穩定，淨正向推論率也和專家差不多。未來隨著技術進步，ChatGPT有望成為協助癲癇手術規劃的好幫手。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這份研究比較了ChatGPT-4、Copilot和Gemini三款大型語言模型在美國外科住院醫師考題上的表現。結果顯示，ChatGPT和Copilot的正確率都接近八成，表現差不多；但Gemini的正確率只有五成多，尤其在定義題和臨床案例題上更弱。總結來說，Gemini的準確度明顯落後。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

AI在婦產科醫學應用越來越廣，像機器學習和ChatGPT能提升診斷和治療效率，也幫助循證醫療。不過，大家還是會擔心AI的準確度和可靠性。AI應該當作醫師的輔助工具，不能完全取代臨床判斷。未來會持續強化個人化醫療，AI應用也會越來越普及，幫助改善病患照護品質。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，免費版GPT-3.5和Gemini在回答大一醫學選擇題時，常出現重複答題模式，且比學生更容易被干擾選項誤導，反覆犯同樣錯誤。整體來說，這些AI在技術性題目上的表現都不如受訓學生或專家，顯示醫學評量還是需要人類監督，也讓人質疑AI理解情境的能力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究發現，大型語言模型在製作日本放射技術師國考教材時，對文字題表現不錯，但計算題和影像判讀較弱。建議搭配程式工具解計算題，影像題則用關鍵字輔助。老師要主動監督和驗證內容。隨著LLM進步，教學方法也要跟著調整，才能確保非英語環境下的教學品質。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

**重點摘要：** 這項研究比較了由ChatGPT生成的同意書和專業人士撰寫的同意書，來探討牙醫系學生如何學習有關知情同意的知識。結果顯示，像這樣有老師指導的教學活動，有助於未來的牙醫師安全且有效地運用像ChatGPT這類的AI工具。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

**重點整理：** 這項研究發現，醫學生在解決臨床案例時，無論ChatGPT給的答案是對還是錯，他們都很容易採納AI的建議，而且小組討論也無法有效修正AI帶來的錯誤。這顯示AI對學生的決策有很大的影響力，因此在醫學教育中使用AI時，必須特別強調批判性思考和適當的指導。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡