這項研究比較了三款 AI（ChatGPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Google Gemini 2.0 Flash）在上眼瞼整形衛教上的表現，發現三者回答都很準確，差異不大。Claude 3.5 Sonnet 內容較複雜，Google Gemini 2.0 Flash 最容易懂。未來建議加強語言簡化、資訊更新及減少偏見。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，GPT模型在解讀韓文和日文語法歧義句時，會用偏向英文的方式理解，沒能反映原語言的語法習慣。這顯示GPT的多語言能力有限，偏重英文，未來需加強模型對不同語言細節的掌握。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

現有的高溫風險管理難以掌握熱浪的複雜影響。作者提出「Havior」視覺化分析系統，結合數值模型和大型語言模型，從新聞中萃取洞見，讓高溫風險評估更全面、實用。創新視覺化和資訊萃取，幫助專家更有效理解與應對高溫威脅。實驗和專家回饋都證實Havior能提升決策品質。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究發現，GPT-4o 翻譯兒科病患指示的西班牙文品質，已接近專業人工翻譯，錯誤率也較低。約有一半審查者更喜歡 GPT-4o 的翻譯。這顯示 GPT-4o 有助於提供高品質醫療翻譯，能減輕人工翻譯負擔，但醫療翻譯仍需人工審查把關。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

四款AI模型評比泌尿科問題，OpenAI o3‑mini high在準確度和可靠性上表現最優，特別適合臨床醫師當作第二意見參考。DeepSeek‑R1在病患衛教上表現也不錯，且價格較親民，適合資源有限的情境。DeepSeek‑V3雖然準確但自我修正較弱，o3‑mini則擅長修正錯誤。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇綜述整理了91篇AI應用於眼整形疾病的研究，發現AI在診斷和追蹤眼瞼下垂、眼周腫瘤、眼眶外傷及甲狀腺眼病變等方面很有潛力。不過，目前還有資料隱私、倫理、影像差異及臨床驗證等挑戰需要克服。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

AI技術在ICU感染預測和抗生素治療輔助上展現潛力，有望超越傳統判斷，但相關研究還不多。主要挑戰包括病人隱私、AI倫理法規、資料品質與透明度，以及準確性和可解釋性的平衡。未來需標準化流程，才能推動臨床應用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

色盲者雖然看不清顏色，但靠語言還是能理解顏色隱喻，表現跟一般人差不多。不過，像GPT這種只靠文字學習的AI，在顏色隱喻推理上就沒那麼像人類，表現也較差。這顯示語言雖有幫助，但實際感官經驗還是很重要，尤其像畫家這種有豐富色彩經驗的人，解讀新穎顏色隱喻特別厲害。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

AutoMAxO 是一套半自動化工具，運用大型語言模型協助整理罕見疾病的治療資訊到 MAxO 本體。它會分析文獻摘要，自動提出註解建議，再由人工審查，大幅提升整理效率。作者用這方法，為 37 種罕見疾病新增了 958 筆治療註解。這工具是開源的，可在 GitHub 下載。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較三種大型語言模型產生的失智症相關病人說明書可讀性，發現 ChatGPT 內容最容易閱讀，DeepSeek 最難懂，Gemini 介於兩者之間。結果顯示，不同 AI 產生的健康資訊可讀性有差異，未來應重視內容的易讀性、正確性與適切性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡