這項研究發現，利用大型語言模型（LLM）自動化臨床資料標準化，對帕金森氏症和阿茲海默症資料集的對應準確率明顯高於傳統方法，最高可達96%。顯示LLM有助於提升並加快臨床資料標準化，未來若針對特定領域訓練，潛力更大。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

結構啟動過去被認為證明人腦有文法結構，但其實啟動現象不一定需要文法，可能是多種線索（如單字、語調、手勢）共同作用下的情境表徵。這解釋了啟動研究中的一些特殊現象，也提醒我們語言研究要重視真實情境。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT-4能協助建立OCD治療常用的暴露階層表，產出的內容大多完整且實用，專家也認為普遍合適。不過，專家製作的階層表在多數面向還是比較優秀。ChatGPT在資訊充足時表現較好，遇到複雜案例則較吃力。未來這技術有機會幫助更多人獲得OCD治療，但臨床應用前還需改進。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較 Qwen2-7B 和 DrLongformer 兩種語言模型在醫院紀錄中辨識急性心衰竭（AHF）及擷取臨床資訊的表現。DrLongformer 整體表現較佳，特別是在分類 AHF 病例上，但 Qwen2-7B 微調後在擷取數值資料（如體重、BMI）更優。訓練資料超過 250 筆後，模型表現趨於穩定，註解越長準確率會下降。小型語言模型有助醫院有效擷取 EHR 資料。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，AI（ChatGPT）協助下，教師分析質性資料的結果比學生更接近專家標準。AI 能提升分析效率，尤其在初期階段，但有教師指導會讓結果更精確。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

我們開發三種AI模型協助心臟電生理醫師解讀神經肌肉電診斷（EDX），其中進階多代理人AI系統INSPIRE在準確度和報告品質都勝過一般大型語言模型，能整合病患資料與臨床文獻，提升診斷一致性並減少錯誤，有助於提升EDX檢查的準確性、效率和標準化。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，無論用一般民眾語氣還是醫學專業用語提問，ChatGPT-3.5對常見急性乳房症狀的回答都算正確。不過，遇到懷孕相關或乳房異常的問題時，準確度就明顯下降。總結來說，ChatGPT-3.5能提供部分急性乳房問題的資訊，但遇到複雜或懷孕相關狀況，還是要由醫師專業評估較安全。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇文獻計量分析指出，全球關於呼吸衰竭、特別是ARDS和COVID-19相關俯臥位治療的研究明顯增加，主要來自美國、法國和德國。重要學者有Claude Guerin和Luciano Gattinoni。近期焦點在保護性通氣和COVID-19 ARDS，建議未來多做多中心臨床試驗，並加強非插管患者的俯臥位治療研究。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究針對大型語言模型在中醫「辨證思維」上的表現進行評估與提升。團隊將診斷流程拆成三步，並建立高品質資料集，利用「開卷考」方式動態加入中醫知識來產生訓練資料。經微調後，模型表現大幅進步，推理能力接近專家，顯示精心設計的指令資料能有效強化LLM在中醫診斷上的應用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

大型語言模型在做道德判斷時，跟人類有明顯差異：它們比較傾向利他、偏好不作為，遇到道德兩難時常選「不」；而且只要問題問法不同，建議也會變。這些偏差多半來自為聊天機器人設計時的微調，所以如果太依賴LLM給道德建議，反而可能放大或產生比人類更嚴重的偏見。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡