這項研究旨在開發一個對話代理人（CA），以提升心臟衰竭患者的用藥依從性，解決再住院率高的問題。研究團隊運用設計思維，與患者和藥師合作收集需求，並依據阿德勒療法原則設計CA的對話。透過觀察性研究，測試原型MARIA，參與者包括20位患者，評估用戶滿意度。研究發現MARIA在管理負面回應和表情符號溝通上有改進空間，強調用戶參與設計的重要性，並建議CA能有效激勵患者遵循用藥計劃，為未來醫療CA設計提供指導。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

最近在人工智慧（AI）方面的進展，特別是大型語言模型（LLMs），正在改變醫學領域。本研究比較了四款先進的LLM聊天機器人—Claude、GPT-4、Gemini和Copilot—在生物化學課程中的表現。使用200道USMLE風格的多選題進行評估，結果顯示這些聊天機器人平均正確率為81.1%，超過學生8.3%。Claude的準確率最高，達92.5%。研究指出，這些AI模型在醫學教育中可能具備特定優勢，特別是在生物化學領域，顯示AI在醫學訓練中的潛力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究利用大型語言模型（LLM）來識別電子健康紀錄中的照護目標對話，並評估其總結能力。針對2024年4月至6月的晚期癌症患者，使用符合HIPAA的GPT-4o版本。研究發現，LLM標記約40%的臨床筆記為照護目標文檔，並確認128名患者有相關對話。幻覺指數低，顯示LLM輸出與原始紀錄相符，且能在每位患者不到2分鐘內產生準確摘要。結果顯示LLM在識別和總結GOC討論方面具有效能，未來在臨床應用中具潛力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

PyEvoCell是一款新開發的儀表板，專為協助研究人員分析單細胞研究的細胞軌跡數據而設計。它結合大型語言模型（LLM），增強對Monocle3等軌跡推斷方法的分析，幫助識別細胞類型之間的生物學關聯。使用者可進行差異表達和功能分析，LLM會提供解釋，並且內建真實性過濾器，讓使用者可透過PubMed文獻驗證假設。PyEvoCell可在GitHub上免費使用，並附有安裝說明和示範數據集。欲了解更多資訊，請參考相關連結。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文全面介紹大型語言模型（LLMs）在臨床藥理學和轉譯醫學中的應用。內容涵蓋LLMs的基本原則及其在藥物發現和開發各階段的潛在用途，包括靶點識別、臨床前研究和臨床試驗分析。還會強調實際應用，如醫學寫作輔助和加速定量臨床藥理學的分析流程。目的是幫助臨床藥理學家和轉譯科學家有效利用LLMs，改善研究和開發過程。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

GeneSetCart是一個創新的網路平台，幫助研究人員管理和分析基因集，增強多組學研究的數據整合。使用者可以收集基因集，進行豐富化分析，並執行聯集、共識和交集等操作。平台提供多種可視化工具，如維恩圖和熱圖，並支援上傳多個基因集，還能搜尋PubMed文獻。獨特的基因集庫交叉功能，利用大型語言模型分析NIH計畫的基因集重疊原因。GeneSetCart特別適合沒有程式設計技能的生物學家，促進數據整合與假設生成。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究聚焦於隱性動機，探討影響行為和情感的潛在需求，並與人格特質區分開來。研究團隊開發了機器學習模型，利用85,028句子的數據集來評估權力、成就和歸屬感的需求。結果顯示，這些模型與傳統方法一致性高，內部一致性相關係數分別達到.85、.87和.89。研究還重複經典實驗以驗證模型的有效性，並提供免費的R-package text框架，顯著減少編碼時間，讓隱性動機研究更具可及性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究探討了名為DELSTAR的客製化大型語言模型，旨在協助臨床藥學研究，特別是針對藥物相關的譫妄問題。研究評估DELSTAR在回答複雜臨床問題上的能力與表現，結果顯示其提供的資訊比傳統文獻回顧更準確且全面。DELSTAR的基礎模型中，GPT-3.5和GPT-4o表現最佳，但仍需改進數據品質和性能。總體而言，DELSTAR在臨床藥學研究中展現潛力，建議進一步微調以提升效能。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

本研究評估了ChatGPT-4.0在識別受影響的上顎犬齒位置及檢測相鄰切牙吸收變化的有效性，使用全景放射線影像（PRs）。對105名單側受影響患者進行回顧性分析，結果顯示ChatGPT-4.0在犬齒定位的準確率僅37.1%，在腭側組表現較佳。吸收檢測準確率為46.0%，但在有吸收案例的識別上表現不佳。總體而言，研究認為ChatGPT-4.0在這兩項任務上的準確性不足，不適合臨床使用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究顯示，ChatGPT-4在增強臨床決策方面具備潛力，特別是在處理Clostridioides difficile感染和結腸息肉監測等病症的臨床指引時。納入這些指引後，ChatGPT-4的回答準確性顯著提升，且始終與指引一致。它還能有效總結不同指引中的矛盾資訊，顯示出在複雜臨床情境中的實用性。這表明大型語言模型如ChatGPT-4可成為醫師的寶貴工具，提供快速且可靠的資訊，幫助改善病患護理，並推動人工智慧在醫療領域的應用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡