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近年來，AI發展越來越仰賴大量資料和高運算資源，導致開發成本高、取得不易，也不太環保。Neurosymbolic AI 結合多種方法，用較少資料和資源，就能達到強大效果，是更永續的選擇。 相關文章 PubMed DOI 推理

研究團隊用開源大型語言模型微調，讓它們能自動整理心臟超音波報告。其中 EchoGPT（基於 Llama-2）表現最好，產出的總結精簡度幾乎和心臟科醫師寫的一樣好。這技術有望加快報告產出速度又不影響品質，但目前評估 AI 報告的方法還需要改進。 相關文章 PubMed DOI 推理

這篇回顧整理了102篇AI在研究所醫學教育的應用，主要來自北美，聚焦放射科、外科和急診。AI被用於評量、招募和臨床決策，大家對AI的看法也越來越正面。不過，目前研究還有偏誤和異質性高等問題，未來還需要更多研究來補足不足。 相關文章 PubMed DOI 推理

研究團隊開發了 ChemBench 框架，系統性測試大型語言模型（LLMs）在化學知識與推理的表現，並和人類化學家比較。結果發現，頂尖 LLMs 平均表現甚至比專業化學家還好，但在基礎任務上仍會出錯且有時太自信。這顯示 LLMs 在化學領域很有潛力，但也有待改進，未來需加強研究和調整化學教育方式。 相關文章 PubMed DOI 推理

研究團隊開發了BERT-infect模型，專門用來預測哪些病毒可能感染人類，準確度比以往高，特別對過去較少研究的病毒也有好表現。即使病毒基因序列不完整，模型也能運作。不過，目前還難以精確辨識像SARS-CoV-2這類特定病毒的風險，顯示機器學習在預測新興人畜共通傳染病上，還有不少挑戰要解決。 相關文章 PubMed DOI 推理

這項研究發現，ChatGPT-4在調整和執行常見的老年人心理健康問卷時，表現和傳統方法有中到高度的一致性與可靠性。顯示ChatGPT-4有機會成為心理健康評估的輔助工具，但還需要更多研究來驗證其廣泛應用的可行性。 相關文章 PubMed DOI 推理

AI在預測、診斷和管理藥物相關性顎骨壞死（MRONJ）上展現潛力，機器學習和深度學習模型表現優異，語言模型在衛教上也有不錯表現。不過，目前資料品質和臨床應用還有待加強，未來應聚焦於標準化和可解釋的AI模型及臨床指引。 相關文章 PubMed DOI 推理

生成式 AI 工具如 ChatGPT、Claude、Gemini，正快速改變婦產科研究，能加速假說產生、文獻回顧、資料分析與論文撰寫，也有助於教育及未來臨床決策。但風險包括產生錯誤、假文獻、隱私疑慮及過度依賴。建議加強人工監督、查核資料、保護隱私並記錄提示。只要妥善管理，AI 可提升研究效率與品質，但仍需持續監控其準確性與影響。 相關文章 PubMed DOI 推理

這項研究比較 GPT-3.5、Gemini 和 Copilot 三款聊天機器人，發現它們回答牙科植體病人常見問題時，資訊穩定且一致，但準確度還不夠高。Copilot 的答案最正確，Gemini 的一致性最好。總結來說，這些聊天機器人雖然能提供基本資訊，但在細節和正確性上還需要加強，才能更好地幫助病人。 相關文章 PubMed DOI 推理

這項德國研究發現，醫師和醫學生用ChatGPT查職業性肺病資料時，在找有害物質等研究任務上表現較好，也覺得自己專業知識有提升。但在臨床決策（像是否通報職業病）時，自己查資料的答對率反而更高。總結：ChatGPT適合輔助醫學研究，但臨床決策還是不能只靠它。 相關文章 PubMed DOI 推理