這篇論文介紹一套讓大型語言模型應用在醫療領域的方法，包含拆解醫療流程、提升模型表現，以及設計代理人或鏈式系統。內容涵蓋臨床試驗、決策支援、影像分析等案例，也討論用LLMs發展醫療AI時會遇到的挑戰。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

Zohny等人指出，雖然大型語言模型（LLMs）能協助醫病溝通，但若排除醫療專業人員，反而會增加風險，例如病患自主性降低、缺乏彈性、失去同理心與信任。只強調病患同意，可能忽略醫療決策去人性化帶來的傷害，這些問題必須被重視，才能真正讓LLMs造福病患。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

**重點摘要：** AI，特別是大型語言模型和多模態系統，正在徹底改變醫學領域，像是提升診斷準確度、加強醫病溝通，以及提供更個人化的照護。這些技術能協助解讀複雜的資料，並支援臨床決策。不過，像是偏見、隱私、法規和系統整合等問題，還需要被解決，才能讓AI更廣泛地被採用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

PromptSED 是一套全新社群事件偵測工具，結合 prompt 技術和預訓練語言模型，能即時追蹤社群媒體上的新興話題。它具備主題選擇、抗雜訊和免訓練等優點，實驗證明效能優於傳統方法，並展現比大型語言模型更適合 SED 任務的優勢。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇文獻回顧整理了生成式AI在護理教育的應用，涵蓋評量、臨床模擬、教材開發和師生支援。混合型實施模式最有效，但仍面臨研究品質、數位平權和師資培訓等挑戰。建議訂定明確政策、加強師資訓練，並推動國際合作與標準化，確保AI在護理教育中負責任且有效運用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇綜述分析270篇文獻，發現現有大型語言模型（如GPT-4）雖然能協助醫師處理多種臨床任務，但沒有單一模型能全面勝任所有需求，專業任務還需客製化。多數先進模型又是封閉原始碼，造成透明度和隱私疑慮。作者建議建立簡單易懂的線上指引，幫助醫師選擇合適的LLM。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

我們開發了一套全新的多模態視覺語言系統，能用transformer模型，針對真實步行環境產生詳細又個人化的語音描述。系統用自製資料集訓練，支援使用者輸入提示客製內容，準確度高（ROUGE-L 43.9%），運作速度快（2.2秒），大幅提升人機互動在場景理解和導航的體驗。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

HierSpeech++ 是一款全新、快速又穩定的 zero-shot 語音合成器，支援 TTS 和語音轉換。它用分層架構，不靠大型語言模型，即使資料少也能合成自然又像真人的語音，還內建高效語音超解析度。實驗證明，表現比 LLM 和 diffusion models 更好，品質接近真人。音檔範例和原始碼都已公開。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT-3.5在回答成人脊椎變形手術常見問題時，大多數答案正確，但有些需要補充說明，也有一個答案是錯的。而且，回答內容用詞太艱深，超過一般病人能理解的程度，可能不利於健康識字能力較低的人使用。雖然有潛力當作病人衛教輔助，但正確性和用語難度還需改進。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較了開源LLama 3.1和GPT-4o在自動化MRI檢查流程選擇的表現。結果發現，兩者結合院內知識（RAG）後，準確度大幅提升，選擇MRI流程和顯影劑的表現幾乎和放射科醫師一樣好，GPT-4o在影像序列選擇上表現最佳。整體來說，LLM搭配RAG有望成為MRI決策的有力輔助工具。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡