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這篇綜述聚焦對話式AI在高齡者社會照護的應用,整理2019年後相關研究,探討導入方式、易用性、接受度及對福祉的影響,也分析最佳實務與研究缺口。結果將有助未來AI在高齡照護的發展,特別關注可近性、倫理及成效,預計2025年9月公布。 相關文章 PubMed DOI 推理

**重點整理:** 科學家批評 OpenAI 的比賽沒有遵守既有的文化遺產保護規範和指引,認為這個競賽忽略了重要的倫理和保存標準。 相關文章 PubMed DOI 推理

這項研究發現,OpenAI的GPT模型在系統性回顧的文獻篩選上,表現跟人工審查者差不多甚至更好。研究團隊提出「multiprompt screening」方法,讓GPT在複雜情境下更精準,並開發了R套件AIscreenR,方便大家標準化流程,推動GPT成為高品質回顧的第二位審查者。 相關文章 PubMed DOI 推理

這項研究發現,ChatGPT-4o在解讀心臟內心電圖時,隨著臨床資訊增加,準確率從57%提升到66%。雖然它在部分特徵判讀上表現不錯,但遇到複雜案例還是有困難。整體來說,ChatGPT-4o有潛力,但還不適合直接用在臨床,需再進一步改進和驗證。 相關文章 PubMed DOI 推理

這項研究發現,Llama 2 13b 等開源大型語言模型,在從門診信件中擷取癲癇相關資訊(如癲癇類型、發作型態、用藥)表現優於傳統工具,F1 分數最高達 0.90。顯示 LLMs 有助提升醫療資訊擷取效率,但模型選擇和限制仍需注意。 相關文章 PubMed DOI 推理

這項研究發現,GPT-4能準確從胰臟囊腫的放射科報告中自動擷取重要臨床資訊,準確率高達92–99%,僅在囊腫數量上略低(81%)。這代表未來可用AI快速建立大型醫療資料庫,減少人工整理時間,對長期追蹤和AI醫療研究很有幫助。 相關文章 PubMed DOI 推理

這篇論文比較了幾種大型語言模型在從文本建立知識圖譜的表現,發現微調模型效果最佳,尤其資料多時更明顯。作者也提出更精確的評估方式(像同義詞辨識),並建議用大型語言模型來做資料增強,為知識圖譜建構帶來新突破。 相關文章 PubMed DOI 推理

這項研究開發了一個結合CNN和LLM的AI模型,能同時分析結構化和非結構化病患資料,預測心臟衰竭的準確率高達95.1%,比單一模型更優。模型還能找出關鍵風險因子,並用SHAP提升解釋性,有助醫師更精準判斷與照護。 相關文章 PubMed DOI 推理

PodGPT 是專為 STEMM 領域打造的語言模型,利用 3,700 多小時 podcast 逐字稿訓練,能理解專業對話和術語。它結合檢索增強生成技術,能即時查詢最新科學文獻,表現優於一般開源模型,特別擅長科學、醫學和多語言任務,展現 podcast 在 AI 教育上的新價值。 相關文章 PubMed DOI 推理

這項研究比較四款熱門聊天機器人在回答視神經炎問題時的表現,發現 ChatGPT-4.0 和 Google Bard 的正確性明顯較佳,尤其 ChatGPT-4.0 整體表現最好。不過,所有機器人的回答都需要大學程度的閱讀能力,臨床應用前還需進一步改進和審慎評估。 相關文章 PubMed DOI 推理