這項研究用 mini-Delphi 方法調查韓國醫療專家，評估大型語言模型在醫療領域的好處、風險和需求。專家對應用和可靠性有共識，但對風險和安全標準看法分歧。84 項討論中有 52 項達成共識，顯示部分共識但仍有不確定性。結果可作為未來醫療導入 LLMs 的重要參考。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究開發了一套專為韓國青少年煩惱設計的RAG大型語言模型，利用NAVER Knowledge iN的在地資料。RAG模型能先找出類似案例，再用GPT-4o mini生成回覆，結果比沒用RAG的模型更具體、有同理心，也更實用，特別適合處理複雜情緒問題。常見煩惱有家庭、人際和學業，憂鬱和壓力常一起出現。RAG模型有潛力成為青少年心理健康的個人化支援工具，建議未來擴充資料和對話深度。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究開發了一個結合可解釋式AI的行動診斷平台，利用隨機森林判斷發燒疾病，並用LIME和GPT-3.5產生淺顯說明。系統對瘧疾診斷效果佳，泌尿道和呼吸道感染表現普通，傷寒和HIV/AIDS則較差。整合LIME和GPT-3.5後，能清楚標示關鍵症狀，提升透明度和信任度，但部分疾病診斷仍需加強。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

大型語言模型在醫療文件撰寫和決策輔助上很有潛力，但因準確性、驗證、偏見和隱私等問題，現階段還不適合完全自動化臨床應用。未來要安全有效導入，需加強研究、訂定明確規範，並維持人工監督。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，用生醫文本訓練出來的詞嵌入（如 BioConceptVec），只要簡單做向量運算，就能抓出藥物和基因的關係，還能預測藥物的基因標的。若再依生物路徑分組，效果更好。這方法甚至能預測未來的藥物-基因連結，表現跟 GPT-4 差不多，但其實操作更簡單。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，OpenAI 的推理型語言模型在日本放射科專科考題上表現比基礎模型好，但運算成本和處理速度都比較高。雖然正確率提升不少，但要考慮到費用和時間的增加。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇文章說明自我決定理論（SDT）能有效提升運動和身體活動的動機，主要靠增加自主性和支持心理需求。雖然SDT介入對健康行為有幫助，但效果多半只有小到中度。文中也提到SDT理論本身還有爭議，未來可結合新科技和行為科學來加強成效。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

現有LLM文獻檢索工具常出現錯誤或捏造引用。LITERAS是一套開源多代理人系統，能高準確度搜尋並引用PubMed/MEDLINE的生醫文獻，引用準確率高達99.82%，表現優於Sonar等工具，且只引用同儕審查期刊。LITERAS大幅減少幻覺現象，優先引用新文獻，能產出更完整的文獻回顧，是AI輔助學術寫作的可靠選擇。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇系統性回顧發現，大型語言模型（LLMs）在牙醫教育有潛力幫助學生學習，但常出現不可靠或虛構的資料來源，且來源透明度不足。雖然LLMs可作為輔助工具，但建議要小心使用，並需進一步研究及和可靠資料整合。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究評估AI面試工具"The Negotiator"對放射師畢業生的幫助。結果發現，這工具能提供結構化的面試練習，有助提升表達和自信，但在專業標準和臨床內容上還需加強。評分者意見不一，顯示工具尚待優化。整體來說，The Negotiator具潛力，但還需進一步改進和研究。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡