這篇系統性回顧發現，大型語言模型像ChatGPT、GPT-4等，已經開始應用在麻醉和重症醫學，包括加護醫療、醫療教育和圍手術期照護。雖然它們在簡單任務上表現不錯，但遇到複雜情境還是比不上醫師。現階段LLMs還不能完全取代醫師，但在特定、經過監督的任務上有潛力。未來還需要更多研究來驗證其臨床應用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

AI 和機器學習正大幅改變定量系統藥理學（QSP），像自動化資料擷取、混合模型和大型語言模型等新工具，讓 QSP 建模更簡單、協作性更高，有助加速和個人化藥物開發。不過，驗證、倫理、法規和整合複雜生物資料等挑戰仍待克服。整體來說，AI/ML 將徹底革新 QSP，推動治療創新。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

模擬研究發現，DeepSeek 在頭頸癌治療計畫擬定上比 ChatGPT 更準確，兩者在腫瘤分期表現差不多。雖然正確率有統計意義，但目前還無法取代多專科團隊，較適合輔助臨床流程。未來應聚焦開發安全且能客製化的腫瘤科 AI。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這個AI模型結合電子病歷和大型語言模型，能準確找出住院病人有營養不良風險，表現比傳統護理師篩檢工具更好，AUC最高達0.95。它也能更有效預測再住院和死亡風險，有助提升醫院營養不良偵測效率。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

大型語言模型（LLMs）能自動化調整 Excel 健康經濟模型和技術報告到新情境，準確率高、成本低。只要幾分鐘、幾美元就能完成，且調整結果幾乎完美。這方法有望加快健康科技評估流程，讓病患更快取得治療。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

Microsoft Copilot（原本叫 Bing Chat）用的是 GPT-4 技術，寫申論題的表現跟醫學生差不多，評分老師常常分不出 AI 和真人寫的差別。這代表未來 AI 影響下，學生和老師都更需要加強批判性思考和反思能力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，GPT-3.5-turbo-0125、GPT-4-turbo 和 GPT-4o 在腫瘤科藥物品牌名和學名的配對上表現很好，但在較複雜的臨床任務（如藥物交互作用判斷、診斷副作用等）則表現不穩定，甚至有偏誤。特別是 GPT-3.5-turbo-0125 偏好用品牌名。總結來說，這些模型在簡單任務上可靠，但臨床應用還需更嚴謹的評估與改進。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

CRCWeb 數位健康平台運用生成式 AI 和多媒體內容，專為弱勢、健康識能低或低收入的大腸直腸癌患者及照顧者設計，讓他們更容易取得症狀管理資源。平台介面簡單、無障礙功能強，初步回饋顯示使用者滿意度高，弱勢族群互動也更頻繁，證明 AI 多媒體介入能有效協助突破醫療資源障礙。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究發現，使用大型語言模型（LLM）能提升員工的創造力，特別是對那些擅長自我調整思考的人效果更明顯。實驗顯示，主管和外部評審都認為有用LLM協助的員工創意表現更好，尤其是後設認知能力強的人。這說明LLM能幫助特定員工在工作上更有創意。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

VOICE 是一套結合大型語言模型和互動視覺化的科學溝通工具，能用語音指令即時操作 3D 模型並獲得解說。它採雙層代理架構、微調和提示工程，並以分子視覺化為例，經用戶研究證實能有效滿足需求。更多資訊可見 https://osf.io/g7fbr。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡