這篇回顧指出，肥沃月灣地區的傳統阿拉伯與伊斯蘭醫學（TAIM）研究多集中在實驗室，且只針對少數藥用植物和疾病，像是癌症和感染症。田野調查和民族植物學研究明顯不足，導致祖先知識有流失危機。作者呼籲要加強跨領域合作、科學研究和資料共享，推動TAIM發展及植物藥研發。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文提出 DDI-JUDGE 方法，結合大型語言模型和創新提示設計，能更準確預測藥物間交互作用。透過挑選相似案例作為提示，並用 GPT-4 來判斷，無論 zero-shot 或 few-shot 都比現有方法更穩定、準確。這顯示 LLM 在藥物開發上很有潛力，程式碼也已開源。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

塑膠升級再利用的研究很快在成長，但因為跨領域，整理起來很麻煩。大型語言模型（LLMs）能快速又準確地分析大量論文，效率比人類專家高很多。善用LLMs能幫助找出未來研究方向，加速創新，尤其是研究人員、出版商和科技業者一起合作時，效果會更好。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

Schwannoma是源自Schwann細胞的良性腫瘤，極少見於頸部交感神經鏈。這位34歲男性因脖子腫塊、感染及吞嚥困難就醫，MRI發現腫瘤後手術切除，術後出現右側Horner's syndrome。經治療後恢復良好，強調早期診斷和治療對預後很重要。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

人工智慧決策系統結合先進架構和多模態基礎模型，能整合影像、語言等多種資料，提升決策效率與彈性。這些技術正改變醫療、教育等領域。文章回顧IDM發展、基礎模型角色，並探討打造高效且具倫理性的AI決策系統所遇到的挑戰與機會。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

中國一項針對近8,000名臨床醫師的調查發現，雖然大多數醫師聽過大型語言模型（LLMs），但實際使用率僅約12%。LLMs的認知和使用情況會因城市、醫院層級及科別而異。多數醫師，尤其心臟科醫師，對LLMs在臨床決策和研究上的需求很高。研究建議應加強培訓、優化功能並提升可及性，以促進LLMs在醫療領域的應用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究發現，二年級醫學生認為真人導師給的回饋在各方面都比 ChatGPT 來得好。不過，多數學生也覺得 AI 和真人回饋可以互補。雖然目前真人回饋較佳，但像 ChatGPT 這類 AI 工具還是有輔助價值，混合使用有機會提升醫學教育的回饋品質與效率。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究團隊開發了一套結合AI副駕的大型語言模型化學機器人平台，能把自然語言指令轉成自動化實驗操作。這系統可即時設計實驗、查文獻並對話互動，靈活合成化合物。已成功合成13種無機材料，還發現新型Mn-W多金屬氧酸鹽，展現AI加速材料發現的潛力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇系統性回顧整理了2021到2024年間LLMs在臨床護理的最新研究，分析15篇文獻。結果顯示LLMs能提升護理效率與品質，協助決策、衛教、紀錄及流程，但也有資料隱私、誤導內容和倫理等挑戰。文中也討論解方，預期未來LLMs會更廣泛應用於護理實務。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，GPT-4和GPT-3.5-turbo在總結急診紀錄時，雖然GPT-4表現較好，但兩者都常出現內容錯誤或遺漏重要細節，尤其在計畫、身體檢查和病史部分。完全正確的摘要比例偏低，且少數錯誤可能有嚴重後果。了解錯誤類型和位置，對臨床應用AI生成醫療紀錄及醫師審查很重要。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡