研究比較六種大型語言模型回答糖尿病視網膜病變問題的表現，發現正確率都很高，ChatGPT-4.0表現最好，自我修正後分數更高。不過，不同模型的回答有時難懂。整體來說，這些AI在眼科應用很有潛力，但臨床使用前還需加強可讀性並持續驗證。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項前導研究發現，GPT-4o用客製化日文提示詞，能準確且一致地從日本臨床研究文件中擷取倫理資訊，未來有望成為協助IRB倫理審查的AI工具。此工具僅輔助評估，不負責撰寫文件。研究限制包括缺乏標準答案、只有一位評估者，且未分析評分一致性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文發現，給大型語言模型設定不同角色（如性別、職業、信仰）會明顯影響它們的回答，效果比單純改寫提示詞或不設定角色還要大。而且有些角色帶來的影響，在不同模型間也會出現類似的行為。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

RUGGED 是一套結合生醫文獻、知識庫和圖形模型的工具，利用 RAG 技術和大型語言模型，幫助研究人員找出藥物與疾病的關聯，並降低模型產生錯誤答案的機率。臨床應用上，RUGGED 能推薦和分析心臟疾病相關藥物，讓生醫研究更精準實用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇回顧發現，大型語言模型（LLMs）在個人化醫療診斷上越來越常被應用，能提升診斷準確度並協助量身打造治療。不過，資料隱私、模型解釋性和可靠性還有待加強，未來需持續研究和建立相關保障，才能安心用在臨床上。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文提出一套以使用者為核心的分散式AI影像生成服務架構，利用生成式擴散模型（GDMs），讓用戶能共享部分生成流程，提升效率。作者還結合大型語言模型與強化學習，模擬用戶回饋，優化主觀體驗品質（QoE）。新演算法G-DDPG能根據用戶偏好和網路狀況有效分配資源，模擬結果顯示QoE提升約15%。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇評論延續 Koca 和 Çevik Özdemir（2025）的研究，探討 AI 如何進一步強化數位解剖學教育。文中回顧多種 AI 工具，如自適應學習平台、3D 視覺化和數位屍體，強調它們能提升個人化學習和可近性。作者也建議結合 VR 等沉浸式科技與 AI，促進更深入的理解和學習公平。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

AutoPM3 是一款開源工具，能自動從科學文獻中擷取 PM3 證據，讓變異詮釋流程更簡單省時。它結合 Text2SQL 和檢索增強生成技術，在 PM3-Bench 資料集上表現優異，準確率和召回率都勝過其他方法，平均只需 76 秒就能找到證據。適合協助罕見疾病診斷，免費下載網址：https://github.com/HKU-BAL/AutoPM3。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究發現，和 ChatGPT 進行創意寫作時，善用延伸想法和建設性討論等溝通技巧，有助於建立更好的合作默契，提升效率，也讓人更願意持續使用。這表示人類常用的團隊合作方式，其實也很適合應用在和 AI 的互動上。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

ChatGPT-4o 在辨識皮膚科藥物交互作用的測試中，43 題全對，42 題描述精確，僅 1 題有小錯。顯示它有潛力成為臨床用藥查詢的輔助工具，但建議結果還是要再用權威資料確認，未來也需更多研究驗證其臨床可靠性。 相關文章 PubMed 推理 ♡