這項研究比較ChatGPT-4o和Gemini 2.0 Flash在回答半月板撕裂常見問題的準確性。兩者回答句數和可驗證比例差不多。只用UpToDate驗證，約58%內容正確；加上期刊文章則提升到84%。兩款AI準確度沒顯著差異，但多元驗證來源能提升正確性。總結來說，AI可輔助骨科衛教，但還是無法取代醫師專業判斷。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

大型語言模型在腫瘤醫學有潛力協助臨床決策、資料整理及病患溝通，對醫師和病患都有幫助。不過，也有幻覺、泛化和倫理等問題需注意。LLMs應當作為輔助工具，幫助醫師提升癌症照護品質，而非取代醫師角色。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

眼科醫師能針對眼瞼炎提供最專業的診斷與建議，特別是複雜個案。AI像GPT-4o等雖能回答基本問題，但遇到細節或特殊情況就有限。AI適合用來輔助衛教，但不能取代醫師的臨床判斷。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

醫療數位分身是針對個別病患建立可持續更新的虛擬模型，目前在醫學界還沒明確定義。論文指出其五大要素，包括病患、資料連結、虛擬模型、介面和同步。隨著資料整合、AI和機制建模進步，數位分身已能應用於臨床，如癌症和糖尿病。AI結合機制模型能互補不足，也有助於強化大型語言模型在醫療的應用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

五款主流大型語言模型（如ChatGPT-4、Gemini等）在麻醉學考題測試中都拿到高分，彼此表現差不多，顯示未來有望協助醫學教育和臨床決策。不過，還需要更多研究來確認它們的可靠性、倫理問題及對病患照護的實際影響。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

CYTOLONE 是新一代 AI 子宮頸細胞學模型，直接用 iPhone 拍顯微鏡影像就能即時分析，不用貴重設備。它基於 CLIP 架構，分類和偵測異常都又快又準，表現比現有 AI 更好，還能輕鬆融入現有流程，特別適合資源有限的地方使用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

我們開發了一套用大型語言模型（LLMs）自動分類腫瘤臨床試驗和文獻的系統，在多個資料集和任務上都表現優異，準確率超過94%、F1-score超過92%，回應有效性最高達99.88%。雖然還有提示敏感度和運算資源的挑戰，但未來LLMs有望成為醫學文獻分類的重要工具。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究用小型transformer和GPT-4o模型來分類醫學文獻，判斷是不是RCT和是否跟腫瘤學有關，兩種方法的準確率都很高，尤其是RCT分類F1分數超過0.9。之後再用簡單規則式，準確找出腫瘤學RCT的腫瘤類型，讓後續專業處理更有效率。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

一個團隊開發了AI教練「Bill」，用GPT-4o模擬真實放射線技術情境，讓學生互動練習並即時獲得回饋。初步結果顯示，Bill能有效提升學習成效，也展現AI在醫療訓練上的潛力，未來有望擴展到其他醫學領域。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究用文獻計量分析，整理2022年底到2023年底間3,411篇AI生成內容（AIGC）在醫療領域的論文，發現相關研究快速成長，美國和哈佛大學發表最多。熱門主題包括AIGC的影響、適用性和大眾看法。研究建議未來要加強規範、優化資訊服務、釐清AIGC角色，並推動醫療大型語言模型發展。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡