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 ♡

**重點整理：** 一個以心臟科課程為基礎訓練的大型語言模型（AI），所產生的選擇題（MCQs），在品質和難度上都跟專業心臟科醫師出的題目一樣好。受訓醫師在AI和人類專家出的題目上表現差不多，也分不出哪些題目是AI出的。這表示AI可以有效協助製作心臟科訓練用的教學教材。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

一份針對527位Clare®心理健康AI用戶的調查發現，多數人因焦慮、憂鬱、壓力和孤獨選擇AI協助，主要是想避免尷尬和面對面治療的不自在。大家希望獲得情感支持和能安心表達的空間，且很快就和AI建立信任。研究指出，對話式AI能提供方便又無標籤化的心理支持，未來可再探討長期效果及與傳統治療的結合方式。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

DrugReX 是一套結合知識圖譜、機器學習和大型語言模型的新系統，能更有效率地找出藥物再利用的潛力。實際應用在阿茲海默症時，不只找出新藥物候選，還能提供有文獻佐證的解釋，專家也認為這比單靠 LLMs 更可靠，有助提升藥物再利用的透明度和可信度。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究用GPT-4.1分析問卷描述，找出預測吸菸者12個月內戒菸成功的關鍵因素，且不需實際問卷數據。GPT-4.1挑出的45個變項，預測效果跟用全部變項一樣好。主要影響因素有最近吸菸頻率、起床後多久抽菸、社會影響和健康考量。這顯示GPT-4.1能有效挑選重要特徵，有助未來菸害研究和介入設計。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡