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這篇研究發現，經過資料增強和微調的小型語言模型（如BERT、RoBERTa）在預測題目難度上表現優於以往方法，且多模型結合效果更佳。反而大型語言模型（如GPT-4）因資料和上下文限制，預測效果不如預期。專屬領域模型沒加分，進階提示設計也不如資料增強有效。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較四款AI聊天機器人在診斷顏面頜部疾病的表現，發現ChatGPT正確率最高，特別是在腫瘤診斷上表現最好。雖然各AI間差異沒達統計顯著，但整體來說，AI聊天機器人，尤其是ChatGPT，未來在牙科診斷輔助上很有發展空間，但還需要再優化。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究比較了四種免費機器翻譯工具，把重症醫療教材翻成中文、西班牙文和烏克蘭文，並和專業人工翻譯做評比。結果發現，沒有哪個工具在所有語言和評分項目都最優，各語言和工具表現有差異。這提供教育者一個多元評估方法，幫助挑選適合的翻譯工具來推動國際醫學教育。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT 3.5在設計特定熱量的食譜時，熱量計算蠻準的，尤其是單一道菜的情況下更精確。不過，若是整天的餐點計畫，準確度就比較差一點。雖然結果看起來不錯，但還需要更多研究來確認ChatGPT在營養建議和食譜實用性上的可靠性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究提出的 Neuro-TM Diarizer 深度學習系統，結合降噪、波束成形和神經網路分離技術，在 VoxConverse 和 VoxCeleb 測試下，語者分離錯誤率分別只有 6.89% 和 6.93%，比傳統方法更準確且穩定，特別適合用在語音轉錄、語者驗證等應用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT產生的放射科選擇題在品質和教學效果上，跟主治醫師寫的差不多，住院醫師答題表現也一樣。不過，住院醫師比較不相信這些題目是主治醫師出的。整體來說，ChatGPT在放射科教學題目製作上很有潛力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究發現，藥學系學生實際用過 ChatGPT 後，對它的信任度下降，也更擔心會影響批判性思考。他們對用 ChatGPT 學習的熱情和認為它對學業重要性的看法都減少。多數學生覺得 ChatGPT 在臨床藥物資訊上不夠可靠，主要擔心正確性和資訊過時，但部分學生認為它在非臨床任務還是有幫助。這顯示學生實際操作後，會更謹慎看待 AI 工具。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，結合AI的虛擬實境模擬雖然能稍微提升護理學生的知識和溝通能力，但效果還沒達到顯著差異。大多數學生覺得這種教學方式實用且有幫助，但也反映AI對話和技術穩定性還有待加強。建議未來可導入生成式AI，進一步提升教學效果。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

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