這份調查說明大型語言模型（LLMs）能提升腦電圖（EEG）疾病診斷，不只減少對大量資料和專家調校的依賴，還能在資料有限時提供專業診斷。文中也討論了倫理和模型優化等挑戰，期望推動更多相關研究。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

HandRAG是一套專為手外科設計的AI臨床決策支援系統，利用4,510篇手外科文獻訓練，能即時提供有根據的臨床建議。經過15項臨床問題測試，準確性和相關性都很高，有助提升手外科的決策效率和教學品質。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究用200個病患案例，評估GPT-4O判斷是否需要緊急超音波的能力。結果顯示，GPT-4O的敏感度和陰性預測值都很高，特異性也達0.86，AUC為0.93，能準確分辨大多數情況。它誤判為陽性的機率很低，有助於減少不必要的超音波檢查，提升醫療資源運用效率。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

針對醫療專業微調大型語言模型雖能提升醫療知識，但會犧牲長篇內容理解力。本研究發現，經過優化微調後，醫療型模型表現可大幅提升，甚至超越更大的一般型模型。不過，醫療資料超過約10萬筆後，模型表現反而不穩，長篇理解也沒再進步，顯示專業資料量有極限。微調時資料類型與數量要拿捏得宜，才能兼顧專業知識與長篇理解力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究推出了 AlgicideDB，一個收錄1,672筆除藻劑對110種藻類資料的線上資料庫，還有AI查詢工具。它分析除藻劑特性、設計評分系統，幫助找出潛力化合物並評估生態風險。這平台能協助台灣在有害藻華防治上，發展更安全有效的策略。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究用文獻計量分析整理1997到2024年AI輔助心臟超音波的全球研究趨勢。2020年後論文數量大增，美國在發表和引用都領先。熱門主題有影像分割、心衰竭、深度學習和肺高壓。未來重點會放在國際合作、多模態大型語言模型，以及提升AI模型的可解釋性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究發現，ChatGPT、Copilot 和 Gemini 這三款生成式AI在計算局部麻醉劑安全劑量時，常常給出錯誤或危險的建議，尤其是前兩者更容易出現過高劑量。Gemini則多半選擇不回答。總結來說，這些AI目前不適合臨床使用，醫師還是要依靠專業知識和標準指引，確保病人安全。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究用精簡型語言模型（distilBERT）分析美國暴力死亡通報系統的敘述資料，預測死亡情境和類型。結果顯示，至少要1,500筆訓練資料，模型表現才夠好（F1-score達0.6以上，誤判較少）。前處理像是替換專業術語有幫助，但過度取樣效果有限。模型在不同族群和性別間表現有差異，需注意偏誤和資料處理。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究用大型語言模型分析Reddit上超過3.7萬篇討論七種精神疾病的貼文，能高準確度分辨像ADHD、憂鬱症等不同疾病。ADHD的語言特徵最明顯，邊緣型人格障礙則和其他疾病較難區分。LLM分析效果比其他方法好，未來建議在臨床驗證並考慮共病影響。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究發現，ChatGPT在診斷50個口腔病灶案例時，準確度和專業醫師差不多，表現比Microsoft Copilot好。兩種AI都有潛力協助牙醫臨床診斷，尤其是ChatGPT表現最突出。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡