這項研究發現，泌尿結石手術前的衛教，不論是醫師還是AI（ChatGPT、Ernie Bot）都能減輕病患焦慮。醫師親自衛教效果最好，ChatGPT次之，Ernie Bot較弱。ChatGPT在病患滿意度和資訊細節上接近醫師，還能鼓勵病患多發問。雖然AI有幫助，但目前還是醫師最有效。未來AI若再進步，衛教功能有望更強。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

具身認知語言學強調語言受身體經驗和社會脈絡影響，政治語言中的隱喻能有效影響民意。研究用ChatGPT-4.0分析Trump演講，發現他常用「移動」、「健康」、「力量」等隱喻來拉近與聽眾的距離。雖然大型語言模型有潛力，但在語意細節上還有進步空間，未來會持續優化並跨文化比較。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究提出 iRice6mA-LMXGB 方法，結合微調過的 DNABERT-2 做特徵萃取，搭配 XGBoost 分類器，能高效準確地辨識水稻 DNA 的 6mA 位點。其準確率高達 99.03%，AUC 達 0.9994，表現優於現有模型，對水稻表觀遺傳學研究很有幫助。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

大型語言模型能準確重現多數心理學實驗，效果有時甚至比真人還明顯。不過，遇到社會敏感議題或原研究沒發現效果時，模型容易高估結果。LLMs 適合做初步、快速研究，但遇到複雜或敏感議題，還是得靠真人參與才能更全面。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究指出，利用大型語言模型（LLMs）整合臨床和生物標記資料，能建立虛擬病人「數位分身」，協助罕見婦科腫瘤患者（如轉移性子宮肉瘤）找到更個人化的治療選擇，甚至發現傳統方法沒注意到的治療方式，有望提升治療效果和照護品質。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，休息時心智漫遊越多，對創意寫作的幫助越大，但這效果只出現在繼續寫同一個故事時。休息的方式本身沒什麼差別，重點在於休息時有沒有心智漫遊。這種好處和個人平常的心智漫遊習慣無關，主要是在解決同一個問題時才有效。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文提出一個結合深度語境嵌入和CNN的混合模型，專門提升像LLaMA2這類大型語言模型在標準化中文文本處理的表現。新方法能同時抓住語意和結構特徵，讓中文NLP任務更準確又有效率，並在多項測試中表現優異，也有望應用在翻譯和情感分析等領域。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

CEC能確保臨床試驗結果評估一致，對心衰竭研究特別重要。這篇綜述介紹傳統與新型CEC方法，如研究者報告、真實世界數據及大型語言模型，並分析這些方法在近期心衰竭試驗的應用。文章也探討選擇終點、資料收集及CEC運用時的挑戰，目標是提升試驗普遍性並減輕研究負擔。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

OpenAI 最新的 o1-preview 模型在處理複雜病患案例時，無論是鑑別診斷還是最終診斷，都比舊版 ChatGPT（3.5 和 4 legacy）更準確，特別是在獨立作業時表現更好。雖然還有進步空間，但這次提升很明顯，AI 融入醫療診斷已經是遲早的事，只是還需要更多驗證。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

ChatGPT-4 和 Google 翻譯能準確把急診指示從英文翻成西班牙文和中文（準確率超過九成），但翻成俄文就不太可靠。兩者出現有害錯誤的機率都很低。ChatGPT-4 翻中文和俄文比 Google 翻譯更準。這些工具適合低風險醫療溝通，但高風險情境或其他語言還是要專業人員把關，未來也需要更多研究。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡