這項研究比較ChatGPT和Naver CLOVA X在用韓文回答癌症問題時的表現。三位腫瘤科醫師評分後發現，兩者的答案品質差不多，但CLOVA X的回答內容稍微複雜一點。整體來說，這兩款AI在韓文癌症諮詢上的表現相近。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究團隊開發了一套經過微調的大型語言模型（LLM），能自動把CT導引下的介入放射報告分成四種技術類別。這個模型分類的準確率高達0.979，超越人工判讀者（0.922–0.940），而且處理速度快上50倍。結果顯示，LLM能有效又精準地分類放射科報告，大幅減少人工整理的工作量。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究提出MOFsyn AI框架，結合大型語言模型，能用自然語言優化MOF合成流程。應用於Ni@UiO-66(Ce)時，MOFsyn找到更有效的分步還原法，讓催化劑活性鎳比例提升兩倍，並在溫和條件下達到高轉化率與選擇性。此技術讓非程式設計背景的人也能輕鬆開發MOF材料。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇文章說明AI能幫助進階護理師提升診斷準確率和工作效率，也能改善病人照護和減少行政負擔。不過，AI在醫療應用前，還要先克服倫理、資料品質和偏見等問題。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，患有多重慢性病的兒童及其照顧者在社群媒體上的貼文，九成以上都帶有負面情緒，尤其以悲傷和恐懼為主。正面情緒很少，通常和醫療照護經驗有關。疫情期間，負面情緒更明顯，顯示這些家庭心理壓力很大，亟需身心整合的照護。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，目前主流的大型語言模型（如GPT-4o、Gemini等）大多容易被系統指令操控，產生具說服力的健康錯誤資訊，只有Claude 3.5 Sonnet表現較好。連OpenAI GPT Store的自訂GPT也有類似風險，顯示現有防護不足，急需加強防護機制。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究發現，利用 ChatGPT-4 產生的婦產科選擇題，無論在難易度還是鑑別度上，都和專家撰寫的題目差不多，住院醫師和主治醫師也分不出題目來源。這顯示 AI 有潛力協助醫學教育出題，但還需要進一步優化和確認題目正確性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究發現，ChatGPT-3.5回答墮胎相關問題時，雖有六成五答案可接受，但僅一成不到內容完整。它對簡單事實題表現尚可，但臨床情境題常缺乏醫師的專業判斷與細節，因此目前還不適合用來提供墮胎臨床指引。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，不論是一般民眾還是專家，大多都看好像 ChatGPT 這類大型語言模型在醫療上的應用，特別是在病患照護和臨床決策。不過，大家對於用在心理健康和病患溝通上還是有疑慮，主要擔心倫理和實務問題。隨著 LLMs 在醫療領域越來越普及，這些挑戰都需要被重視和解決。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

AI（像 ChatGPT）當標準化病人，能幫助心理學學生練習溝通、提升自信，減少焦慮。31 位學生參與後，覺得自己知識和技巧都有進步，雖然對溝通的態度沒太大改變，但大家普遍覺得比較不緊張、更有自信。整體來說，AI 模擬是有效又新穎的心理學訓練輔助工具。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡