這項研究比較了ChatGPT-4和Gemini 1.0 Ultra在回答腸胃道癌症臨床問題的表現，兩者正確率約76–78%，精確度57–65%，但都還不夠精準，還不能直接用在臨床上。兩個模型和不同癌症類型間沒明顯差異，顯示目前AI在腫瘤科臨床決策上還有進步空間，未來還需要更多研究。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，讓醫學生用 ChatGPT 扮演「標準化病人」練習溝通，能提升他們面對困難情境的信心，學生覺得這種方式安全又方便，回饋也很詳細。不過，AI 在情感表現和技術上還有待加強，不同學校學生的接受度也不一樣。由於樣本少、沒對照組，結果僅供參考，未來還需更大規模的客觀研究。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究團隊開發了一套自我監督的深度學習模型，能分析一連串MRI影像，預測兒童腦膠質瘤復發風險。這方法比傳統方式準確度高出最多58.5%，適用於各種惡性度腦瘤，且納入越多過去影像，預測越精準。未來有望提升個人化追蹤，也能應用在其他癌症或慢性病的影像監控。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這是一則關於DOI: 10.1016/j.heliyon.2024.e24289 這篇文章的撤稿聲明。該文章已經正式從出版物中撤回。您的訊息中沒有提供更多細節，但通常這類聲明表示該文章的研究結果或內容已不再被視為可靠，也不應再被納入科學紀錄。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

AI技術像機器學習、深度學習，已大幅提升肺癌的診斷、預後和影像分析能力，LLMs和VLMs等新工具更進一步強化這些應用。不過，資料隱私、偏誤、倫理、高成本和缺乏標準化等問題仍待解決。臨床應用前，需嚴格驗證並跨領域合作，才能確保治療安全有效又公平。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較四款大型語言模型在產生牙科病患衛教資料的表現。結果發現，ChatGPT-4.0內容最容易懂，Llama 3.1-405b評審一致性最高。不過，所有模型都還沒辦法完全符合有效衛教的標準，顯示AI產生的健康資訊還需要專業人員審核與改進。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，博士生用大型語言模型（LLM）創作教學內容時，會根據同儕建議和自身特質調整搜尋資訊的方式。社交線索能促使他們多方探索，合作型學生則較專注AI產出。批判性思考高的人更依賴自身興趣。這些結果有助未來設計更貼近需求的AI教學工具。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較 ChatGPT-4o 和四款開源大型語言模型在診斷罕見疾病時的表現，發現 ChatGPT-4o 準確率最高（90.1%），而語言會影響模型表現，有些模型英文明顯較好。加入 RAG 技術後，表現較差的模型準確率明顯提升。研究建議醫院和政策制定者導入 LLMs 時，要考慮語言相容性及是否整合 RAG，尤其對較小型模型要特別謹慎。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇評論指出，把非線性控制理論和生成式AI結合，有助於提升癌症治療的個人化和適應性，能更精準預測治療反應並推薦方案。不過，實際應用還面臨數據取得、AI透明度和臨床驗證等挑戰，這些都需要進一步克服。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

美國調查發現，病患普遍比較信任沒用AI的醫師，越多用AI，信任感和就醫意願就越低。這種排斥AI的情況，不分年齡、性別、教育或政治立場都差不多。平常常用AI的人比較不排斥，但自認懂AI的人反而更抗拒。顯示大家對醫療AI還是有疑慮，未來要想辦法提升信任感。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡