這項研究提出一套結合頻譜特徵擷取和大型語言模型的可解釋故障診斷架構。流程是先用CNN預測，再由微調過的LLM給出精確診斷和清楚推理。這不只提升診斷準確率，也讓結果更透明，方便非專業人士理解與信任。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究提出Vega系統，讓大家可以用自然語言直接控制IoT裝置（像Raspberry Pi連感測器、馬達等），不用寫程式。只要在網頁上用白話下指令，LLM就會幫你翻譯成硬體操作。實驗證明，這方法不但能處理複雜任務，也讓沒技術背景的人輕鬆用IoT，提升裝置管理的便利和智慧化。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究用transformer文本探勘技術（如BERTopic、KeyBERT）結合監督式學習，分析專利和論文，預測生技醫療技術的融合趨勢。透過技術相似度、連結預測和因果關係等特徵，提升預測準確度，幫助企業掌握新興趨勢，發掘跨領域合作與成長機會。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

AI聊天機器人（如ChatGPT-3.5、Gemini、Llama）提供的乾眼症資訊，正確度和易懂度跟美國眼科醫學會（AAO）官網差不多。Gemini說明最容易理解，AAO內容最容易閱讀。雖然AI回答語言較複雜，對部分病患來說可能較難懂，但整體資訊正確且安全。AI可作為病患衛教輔助，但不能取代醫師，未來應加強易讀性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT-4.0在回答人工水晶體相關問題時，對簡單題目的準確率很高，但遇到難題時表現就明顯下滑。經過六個月，回答內容變得更長、更精確，評分也有提升。簡單問題的再現性很好，但複雜問題的一致性還有待加強。整體來說，ChatGPT-4.0在醫療資訊領域有潛力，但要更可靠還需要再優化。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究用AI工具（像是ChatGPT）分析社區會議紀錄，發現當討論用藥物治療鴉片類藥物使用障礙時，污名議題被提到的次數明顯增加。若社區有較多族群多元，特別是談到種族差異時，污名相關討論也更多。這顯示AI能幫助社區研究快速做質性分析。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較ChatGPT-3.5、ChatGPT-4和Gemini在產生早產兒視網膜病變衛教資料的表現。三款AI都能產出正確、易懂的內容，但ChatGPT-4在將資料改寫成國中一年級程度時，品質和可靠性最好。整體來說，ChatGPT-4特別適合協助家長取得高品質、易讀的衛教資訊。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，像 Llama-2-70b-chat 和 GPT-3.5 這類大型語言模型，在描述282種遺傳疾病的年齡相關特徵時表現不錯，尤其有情境提示時更佳，且沒明顯年齡偏見。不過，雖然這些模型有潛力協助臨床應用，實際使用上還是有一些限制需要注意。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，AI大型語言模型在婦產科診斷上，整體表現比住院醫師更好，尤其在時間壓力大或不同語言時更明顯。最強的AI模型診斷準確率高達88%，而住院醫師平均只有65%，且年資越高表現越好。AI對資淺醫師幫助最大，能大幅提升診斷正確率。整體來說，AI有助於提升婦產科訓練和臨床診斷的準確性與穩定性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，根據個人特質分配結對程式設計角色，能讓小型、資源有限的軟體團隊內在動機提升六成以上。像是開放性高的人適合當 Pilot，外向或親和的人適合當 Navigator，神經質則適合 Solo。ROMA 框架有助於團隊更有效分工，提升協作和滿意度。雖然目前只針對 Z 世代大學生，但未來有機會推廣到職場和 AI 協作。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡