這項研究發現，ChatGPT-4針對慢性蕁麻疹照護問題的回答，雖然部分內容品質還可以，但整體可靠性偏低、可讀性也不佳。專家建議，AI產生的醫療資訊應謹慎看待，最好還是經過專業醫師確認再採用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較15款大型語言模型在骨關節感染臨床案例的表現，OpenEvidence 和 Microsoft Copilot 答對率最高（94.4%），ChatGPT-4o 和 Gemini 2.5 Pro 也有92.8%。不同感染類型下，各模型表現不一。結果顯示先進 LLMs 有潛力協助臨床決策，但在正式醫療應用前，還需要更多驗證和優化。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，無論怎麼問，ChatGPT 4.0針對精索靜脈曲張的回答品質和可讀性都差不多，資訊算是一致。不過，內容對一般人來說還是太難懂，品質和可靠性也有待加強，顯示AI醫療資訊還需要再改進，才能更準確又好懂。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

大型語言模型正加速中醫現代化，提升文獻分析、知識管理和臨床決策效率。不過，資料標準化、異質資料整合和模型可解釋性仍是挑戰。未來應聚焦標準化資料、多元資料整合及即時更新，才能讓LLMs在中醫領域發揮更大效益。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究提出cfMethylPre深度轉移學習框架，結合DNA序列和甲基化特徵，能提升cfDNA甲基化資料在癌症偵測的準確度。cfMethylPre先用大量bulk資料預訓練，再用cfDNA微調，預測效果比現有方法更好。研究還發現三個新乳癌相關基因，對癌症診斷和精準醫療都有幫助。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究推出了 DrugTar 深度學習工具，能結合蛋白質序列嵌入和基因本體論資料，來預測有潛力的藥物標的。結果顯示，蛋白質序列資訊對預測藥物可作用性比結構資訊更有效。DrugTar 已開放線上使用，有助於加速新藥標的的發現。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

大型語言模型如 ChatGPT 正在改變藥師的工作方式，能協助開發藥物交互作用檢查、翻譯等數位工具。不過，準確性和隱私性仍需注意。文章鼓勵藥師學習數位技能、與科技專家合作，並重視法規議題，積極參與 AI 發展，才能推動藥學創新。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較七款AI聊天機器人在牙髓病學選擇題上的表現，最高正確率是71%，最低48%。部分AI在教科書型題目表現較好，Gemini Advanced的答案推理最完整。整體來說，AI在牙髓病學教育有潛力，但表現和推理品質還有落差，顯示目前仍有限制。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文提出MDD-LLM，透過微調大型語言模型和大量真實世界資料，提升重度憂鬱症診斷的準確度。研究用超過27萬筆UK Biobank資料，結果顯示MDD-LLM在準確率和AUC都比傳統機器學習和深度學習模型更優秀，且模型解釋性也更好。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究找五位感染科醫師評分ChatGPT-4回答HIV和PrEP常見問題的表現，結果大多數答案都拿到4分以上（滿分5分），只有兩題低於4分。顯示只要注意倫理和法律問題，ChatGPT在HIV和PrEP健康諮詢上很有發展潛力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡