這篇評論（為三部曲第二部）探討AI在神經醫學的應用，包括診斷、病患互動和個人化治療，也談到責任歸屬、AI黑盒子等倫理問題，並思考AI是否會有自我意識。作者強調AI雖能改變照護模式，但仍需倫理監督與人類主導，並為下一部聚焦全球健康與數據分析做準備。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究用先進的蛋白質語言模型ESM2，搭配LoRA微調，準確預測蛋白質磷酸化位點。結合conformer架構和特徵耦合技術，AUC分數創新高（S位點79.5%、T位點76.3%、Y位點71.4%）。作者也提出新的評估方法「線性回歸斷層掃描」，並公開所有資料和程式碼。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT在回答四種常見整形外科手術的病人問題時，表現穩定且清楚，對衛教有幫助。不過，它無法給予個人化建議，建議還是要搭配專業醫師使用。未來可加強個人化功能，並在臨床實際測試。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，AI運動教練若具備激勵和目標導向的特質，會讓人覺得更適合提供訓練支援。對失敗不太害怕的人，也較容易接受AI教練。建議未來可根據使用者動機，調整AI教練特質，提升參與度和訓練效果。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較多款AI工具在藥廠和醫療領域的文獻回顧及法規文件撰寫表現，發現ELISE在準確度、推理和合規性都勝過其他工具，最適合高風險應用。不過，人工監督還是不可或缺，AI只能輔助專家，不能完全取代專業審查。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較七款主流多模態大型語言模型在診斷皮膚病的表現，GPT-4o準確率最高達67.8%。不同疾病和圖片的診斷準確度差異大，有些圖片所有模型都誤判。部分模型遇到敏感圖片會拒絕診斷。整體來說，這些模型在皮膚科影像判讀有潛力，但目前還有不少限制，未來需結合臨床資料才能更可靠。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文探討大數據在腎臟科的應用，強調資料整合、標準化和高效分析技術，像是預測分析和大型語言模型。內容也提到高效能運算對臨床決策的幫助，並總結目前進展與未來發展，期望提升腎臟病患的照護品質與研究成效。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，目前主流AI聊天機器人在辨識被劫持的醫學期刊時表現不佳，即使是表現最好的Copilot也會出錯。整體來說，這些AI工具不適合用來判斷期刊真偽，甚至可能誤導使用者，無意間推廣假期刊。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較四款AI聊天機器人在外科選擇題的表現，發現Copilot表現最佳，ChatGPT次之，Bard和Medical Chat較弱。各專科表現有落差，尤其耳鼻喉科和腸胃科最明顯。所有AI在診斷題的表現都優於處置題，Bard差異最大。結果顯示AI在外科教育和臨床應用各有優缺點。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

生成式AI正快速改變臨床運動生理學，帶來更精準的運動處方與醫療服務，但也引發資料隱私、照護人性化及資源分配不均等問題。本文整理相關倫理與實務議題，呼籲建立明確指引並持續研究，確保AI安全、合乎倫理地應用於臨床。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡