這項研究發現，GPT-4o用白話文解釋胸腰椎骨折MRI報告，內容大多正確且容易懂，對病人很有幫助。雖然偶爾會因原始報告細節不足而有小錯誤，但整體來說，GPT-4o有助於提升病人對MRI結果的理解，實用性高。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，大型語言模型（LLMs）能有效協助分析護理師論壇貼文，與人工解讀有約八成相符，且能挖掘更細緻的子主題，有時還能發現人類忽略的重點。LLMs有助於自動化和強化質性研究，但在主題評估上仍有待改進。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，無論有沒有用 Anki 閃卡額外訓練，GPT-4 在急診醫學專科考試的表現都差不多，且都比 GPT-3.5 好很多。自訂版 GPT-4 並沒有提升答題正確率，代表預設的 GPT-4 已經很適合用來準備急診醫學考試，不需要再額外訓練。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究提出KOTI方法，將提示模板插入臨床紀錄的關鍵字附近，能有效提升分類表現，特別是在標註資料很少時。跟傳統把提示放在文本最後相比，KOTI在zero-shot和few-shot情境下，對GatorTron、ClinicalBERT等編碼器模型效果更好，但對解碼器模型則較不穩定。這顯示提示插入位置很關鍵，KOTI有助於資料有限時提升分類準確度。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，GPT-4在加拿大急診醫學住院醫師考題上的表現優於所有年資層級的住院醫師，顯示AI有潛力成為急診醫學的輔助工具，但應用時仍應以輔助為主，不能取代實證醫療。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究團隊用GPT-4o打造AI系統，能從電子病歷中準確分辨認知障礙不同階段，表現比其他語言模型更好，和專家評分也很一致。未來若結合臨床醫師，這套AI有望成為互動助手，提升失智症診斷和照護品質。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究用11歲小朋友的作文，搭配語言模型和機器學習，來預測他們未來的教育和心理發展。結果發現，光靠作文內容預測，準確度就跟老師評分差不多，甚至比基因資料還準。如果三種資料一起用，預測效果幾乎跟多次標準化測驗一樣好，還能解釋很多教育成就的差異，證明語言模型和機器學習很有潛力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

作者們提供九位參與者聆聽30分鐘 podcast 時的 ECoG 紀錄（共1,330個電極）及音訊語言特徵，並附上資料處理與分析教學，這份資料集很適合用來研究大腦與語言的關聯，也很適合教學使用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

初步研究發現，四款熱門大型語言模型聊天機器人在區域麻醉的臨床判斷、完整性和推理上都有明顯弱點，尤其遇到複雜案例時，還會出現錯誤或虛構資訊。目前這些聊天機器人還不適合用來協助區域麻醉的臨床決策。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇系統性回顧分析60篇研究，發現ChatGPT在大學牙醫教育中有助於自主學習、考試準備和臨床主題理解，尤其GPT-4表現更佳。不過，也有錯誤資訊、過度依賴和批判性思考下降等疑慮。多數應用屬非正式，研究品質不一。建議未來要加強倫理監督，並用標準化方法評估其影響與風險。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡