研究發現，專為心電圖設計的ECG Reader-GPT，判讀表現幾乎和急診專科醫師一樣好，甚至在心律失常判讀上還更優秀，明顯勝過其他通用型AI。這顯示專業AI工具在臨床應用上，已經能媲美甚至超越人類專家。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究提出一個叫 Chain of Diagnosis（CoD）的放射科報告生成框架，能提升臨床準確性和可解釋性。CoD 透過診斷問答對萃取重點，再引導報告生成，並把診斷結果和影像對應。它用 omni-supervised learning，有效利用多種標註資料訓練，表現和可解釋性都比現有方法更好。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文提出用微調大型語言模型來做作者歸屬，每位作者都用自己的文章再訓練模型，然後用困惑度最低的模型判斷作者。這方法在標準資料集表現超越現有技術，還能分析哪些詞影響判斷。結果發現內容詞比功能詞更能代表作者，挑戰了傳統文體分析的看法。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究發現，ChatGPT用波蘭文產生的子宮頸癌篩檢資訊大多正確、完整又清楚，展現健康教育的潛力。不過，內容閱讀難度偏高，大約要大學程度才能看懂。建議簡化用語，尤其是醫學名詞，讓教育程度較低的人也能輕鬆理解。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

像ChatGPT這類大型語言模型能在幾小時內寫出合格的碩士論文，讓學校難以判斷學生是否真的具備相關能力。作者建議大學應改用口試和現場評量，才能確保學生的知識和學術誠信。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究測試 Easy-ICD AI 工具，發現用在長篇臨床紀錄時，能讓編碼速度快 46%，但短篇沒明顯差異。正確率雖有小幅提升，但不顯著。使用者對長篇紀錄的滿意度較高。整體來說，Easy-ICD 有助提升複雜病例的編碼效率，但還需更多實際醫院驗證。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究用 Python 的 LangChain 框架，評估 GPT-4o、Llama 等大型語言模型，從醫療報告自動擷取結構化資料。GPT-4o 準確率最高（91.4%），但各模型在姓名、年齡處理上有缺點。LLMs 有助提升醫療資料管理，但仍有表現不穩和幻覺等問題，未來應加強訓練資料和提示設計。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

我們用先進語言模型分析八萬多篇代謝體學論文，找出20個主要研究主題，像是深度學習應用、生物標誌物發現等新趨勢。透過互動網頁（https://metascape.streamlit.app/），大家可以自己探索這些分析結果，幫助快速掌握代謝體學的最新發展。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

spaLLM 是一套創新的空間多重體學分析工具，結合大型語言模型、圖神經網路和多視角注意力機制，即使基因表現資料很稀疏，也能精準辨識空間區域。它支援多種體學資料，表現優於現有主流方法，程式碼已開源於 GitHub。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

LLM-EO 結合大型語言模型和演化式最佳化，能用自然語言輕鬆設計過渡金屬錯合物，支援少量樣本和多目標最佳化。它能整合各種資料，產生新穎分子，未來在化學和材料科學領域很有發展潛力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡