這項研究比較三款 AI 解釋大腸癌篩檢指引的表現。DeepSeek 在在地化和邏輯細節上最好，但標準正確性待加強；ChatGPT-4o 用了舊標準，對高風險族群說明太簡略；Claude3.5 解釋詳盡但漏掉實務細節。整體來說，AI 有助提升醫療指引的易懂度，但內容仍需專家把關與倫理監督。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

CAS 是專為生醫關係抽取等有嚴格結構限制任務設計的資料增強框架，利用大型語言模型產生多樣且合規的資料，並用自我評估過濾器（SemQ）確保品質與一致性。CAS 能維持資料完整性，提升模型表現，適用於多種有約束的 NLP 任務。程式碼連結：https://github.com/ngogiahan149/CAS 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究用GPT-3.5分析Reddit三大IBD社群5萬多則貼文，分類情緒、主題、人口資料及是否提到COVID-19。AI分類結果和人工高度一致，貼文多討論藥物和症狀，情緒偏中性。公開年齡多為20、30歲，性別分布和一般IBD患者不同。COVID-19討論初期多，後來減少。證明AI能有效分析醫療社群資料，對未來研究很有幫助。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較GPT-3.5和GPT-4.0在巴西醫學進階測驗的表現，發現GPT-4.0平均得分（87.2%）明顯高於GPT-3.5（68.4%），提升了27.4%。特別是在基礎醫學和婦產科領域，GPT-4.0表現更突出。這顯示AI像GPT-4.0，已經對醫學教育和評量帶來明顯影響。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文評估 DeepSeek R1 在 100 個 MedQA 臨床案例的表現，診斷準確率高達 93%，展現接近專家的醫學推理能力。常見錯誤有定勢偏誤、處理矛盾資料困難、選項有限、過度思考、知識不全及跳步。研究發現，回答越簡潔（少於 5,000 字元）準確率越高。雖然還有改進空間，DeepSeek R1 已展現協助醫療決策的潛力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

大型語言模型（LLMs）已能協助篩檢、診斷及治療慢性致盲眼疾，表現媲美專家，並提升醫療可近性。但目前仍面臨泛用性不足、演算法透明度及倫理問題、缺乏標準驗證等挑戰。未來需加強專業訓練、多元資料整合、國際驗證及倫理規範，LLMs有望成為慢性眼疾管理的重要工具。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文提出FAST評估框架，專門用來監控AI健康教練在協助肥胖治療患者時的互動品質與安全性。透過系統化審查訊息和對話，確保AI支援符合標準並保障病患安全，還有明確的臨床風險處理流程，讓醫療機構導入AI更安心可靠。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

**重點整理：** 這篇文章是第一篇全面性回顧大型語言模型（LLMs）在自動疾病診斷上的應用。內容分析了現有研究，從疾病類型、臨床資料、LLM技術到評估方法都有涵蓋。這篇回顧也提供了實務建議，點出了目前的限制，並針對這個快速發展的領域提出未來的研究方向。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，GPT-4o能用不同語言回答人格問卷，展現出明顯且會隨設定變化的人格特質，也能反映部分現實差異。不過，和真人數據還是有落差，要穩定用來產生研究樣本還有困難，需要再深入研究。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT在回答網球肘相關問題時，標準版比六年級閱讀程度版更準確，但都不如OrthoInfo正確。標準版的用詞也太艱深，不適合病患閱讀。總結來說，ChatGPT不適合當唯一醫療資訊來源，建議搭配專業醫師意見一起參考。 相關文章 PubMed 推理 ♡