這篇論文提出一套新架構，結合影像分割、圖譜定位和大型語言模型，能自動產生清楚又可信的醫學報告。透過防止AI亂編（像用JSON格式和限制提示），大幅提升報告正確性和可解釋性，解決AI黑盒問題。實測在腦腫瘤和多發性硬化症上，分割和報告表現都很優秀，有助提升醫界對AI的信任。完整程式碼可在GitHub下載。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

生成式AI正快速影響醫療教育，雖然帶來不少挑戰，但只要有良好規範和指導，還是能創造很多機會。關鍵在於提升師生的AI素養，這樣才能兼顧專業、病人安全，同時避免影響學生的批判性思考和解決問題能力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

大型語言模型在視覺化任務中，特別有專家指引時，能模擬人類評分與推理，且在專家信心高時表現與人類相近。不過，LLMs在穩定性和偏誤上仍有限，適合用來快速原型評估，但還是無法完全取代傳統使用者研究。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較傳統NLP方法和大型語言模型（像Llama 3）在擷取手術紀錄資訊的表現。結果顯示，Llama 3的準確度明顯高於其他方法，尤其在加入更多上下文後表現更好。不過，模型在分辨手術時序和語意細節上還有待加強。整體來說，LLM有潛力協助自動化手術紀錄審查，但臨床應用前還需進一步優化。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究發現，經微調的GPT-4能從臨床紀錄中預測手術時間，準確度比傳統方法更高。在超過12萬5千個案例中，GPT-4平均誤差約48分鐘，顯示大型語言模型有助提升手術室排程效率，未來有望改善醫療資源運用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

**重點摘要：** 這項研究評估了將AI聊天介面整合到電子健康紀錄（EHR）和病人入口網站後，如何協助Mohs顯微手術（Mohs micrographic surgery）術後照護。這樣的應用有機會提升病人衛教、分流（triage）以及醫療行政相關作業的效率。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，不同版本的 ChatGPT 在驗光與視覺科學領域的答題表現有差異，越新的模型表現越好，但分數普遍比真人評分者高，尤其是 GPT-3.5。雖然 ChatGPT 有潛力應用於驗光教育，但因為表現不一和倫理疑慮，導入時還是要小心管理。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究提出KFLM2方法，把有藥物發現知識的LLM和分子圖資訊結合，來提升分子性質預測的準確度。透過微調LLM並融合SMILES嵌入和分子圖，KFLM2在多數基準資料集上表現更好。結果證明，結合LLM知識和分子結構比單獨用其中一種更準確，強調領域知識和多模態學習對藥物發現很重要。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文介紹一款開源 AI 健康日誌 App，讓病人用自然語言記錄健康狀況，並即時獲得 LLM 回饋。系統有三分割介面，支援日誌、AI 對話和健康追蹤，也能模擬醫療專家互動。初步結果顯示有助提升健康素養並保護隱私。作者提出五大設計原則，強調透明、隱私和臨床整合，但實際成效還需更多研究驗證。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇大型驗屍研究用AI分析588例PSP個案，根據五大症狀分出七種早期臨床亞型，並發現一種新且進展最快、tau蛋白病變最嚴重的侵襲性亞型（PSP-PF）。利用決策樹可早期分類亞型，幫助預測病程並提升臨床試驗招募效率。PSP-CBS並非獨立早期亞型。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡