這項研究發現，GPT-4o能有效將英文出院病歷同時摘要並翻譯成西班牙文，幫助美國拉丁裔病患克服醫療語言障礙。大多數AI生成的摘要內容正確、清楚，但有些還能再精簡。整體來說，GPT-4o在提升醫療溝通上很有潛力，但摘要簡潔度還有進步空間。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT-4o用自由文字回答皮膚科診斷時，比選擇題表現更好。把病患資料加到圖片上，並沒有提升準確度。ChatGPT-4o可當作皮膚科教學輔助，但不能取代學生自行判斷。AI在醫學教育的應用還需要相關規範來確保倫理。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究比較三種自動化方法擷取癌症相關基因，發現BioBERT（transformer模型）表現最好，召回率和F1-score都最高。GPT-4o效果也不錯，但需要較多運算資源。NER模型（如SciSpaCy）表現不一，規則式方法雖然精確但容易漏掉基因。建議大規模文本探勘時，可考慮混合不同方法，兼顧準確度和效能。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT-4能自動從甲狀腺超音波報告中準確擷取U分數，和專家結果高度一致，尤其在多結節病例也表現優異。雖然部分錯誤來自報告內容不明確，但整體來說，LLM有助提升臨床報告一致性並減少人力。不過，正式應用前還需解決透明度、隱私和偏見等問題。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文探討 GPT-4o 等大型語言模型在提升芬蘭病人安全事件通報上的應用。研究發現，醫師和主管機關都希望有自動化 AI 工具來簡化流程、提升分析效率。初步測試顯示 LLMs 能自動產生結構化通報，但在內容完整性和事件原因判斷上還有待加強。整體來說，LLMs 很有潛力，但全面推行前還需進一步研究。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

初步研究顯示，本地大型語言模型聊天機器人「SAM」在健康諮詢上操作簡單，特別適合快速查詢資訊（平均SUS 4.7/5）。雖然SAM能提升病患獲取健康資訊的便利性，但資料安全、準確性和偏見仍待克服。若能改善並強化個人化回覆，有助提升病患參與和健康成效。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，Meta Llama 3.3-70B模型在擷取泌尿科臨床紀錄的徵象、症狀及ICD-10代碼時，若在提示中加入ICD-10定義並限制模型推測，表現最佳。其徵象/症狀擷取F1-score達0.92，ICD-10代碼指派F1-score為0.89，顯示準確度相當高。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

重點摘要： 我們使用 COSTAR 方法來設計 LLM 提示詞，幫助神經科醫師能更有效地與多發性硬化症（pwMS）患者溝通。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究發現，運用進階提示技巧（如角色扮演、思考鏈）的GPT-4o對話代理，在解釋和分析醫療人員污名化議題時表現最佳。相比之下，個人化GPT模型在治療和風險因子主題上效果較差。進階提示能讓GPT代理提供更細緻的資訊，有助於在資源有限時，作為教育和減少醫療污名化的有效工具。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

即使回應內容一模一樣，人們還是覺得人類的同理心比AI更有支持感、情緒也更正面。只要懷疑是AI回應，感受就會變差。這種現象在不同情境和AI模型下都一樣，大部分人也偏好跟人類互動來獲得情感支持，顯示大家對人類和AI展現同理心的看法有明顯差異。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡