本研究探討影響中國醫療專業人士採用醫療大型語言模型（MLLMs）的因素，基於擴展的科技接受模型（TAM），並考量心理及人口統計因素。從2023年3月到12月進行的調查中，有955名醫療人員參與。結果顯示，感知易用性顯著預測感知有用性和滿意度，內容品質影響滿意度但不影響有用性，技術支持和社會影響則增強感知有用性。感知有用性對滿意度和使用行為有正面影響，而感知風險則有負面影響。性別、年齡、教育程度和職稱等因素會調節滿意度與使用行為的關係，為未來醫療領域的MLLMs開發提供了重要見解。 相關文章 PubMed DOI ♡

媒體常強調大型語言模型（LLMs）在數學和醫學的優越性，但在農業這個重要領域的應用卻少有關注。LLMs在食品生產中能提升效率、促進創新及改善政策，但也面臨挑戰，如錯誤資訊擴散、數據收集及可能的失業問題。隨著技術快速發展，農業政策制定者需建立完善的框架，確保這些工具的負責任使用，否則未來政策調整將變得困難。 相關文章 PubMed DOI ♡

微創脊椎手術（MISS）近年來成為傳統手術的替代選擇，因其切口小、恢復快及併發症少等優勢。隨著患者在網上尋求MISS資訊，資訊的清晰度與準確性變得重要。研究發現，許多相關網頁內容的可讀性超過建議水平，讓患者難以理解。本研究評估ChatGPT對MISS常見問題的回答在臨床適宜性和可讀性方面的表現。結果顯示，雖然術前和術後問題的回答通常適宜，但手術中問題的回答有一半被認為不可靠。未來的AI工具應注重清晰溝通，並需醫療專業人員的監督。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究探討中國學生在海外學習時的外語學習與適應挑戰。透過對712名學生的調查及AMOS分析，研究發現使用ChatGPT能正面影響外語自我效能與學習享受。此外，外語享受還能增強自我效能，並在ChatGPT使用與自我效能之間扮演中介角色。整體來看，這項研究顯示ChatGPT在幫助國際學生適應外語環境及提升語言技能方面的潛力。 相關文章 PubMed DOI ♡

病人安全事件（PSE）報告的分析對提升病人安全非常重要，但報告中的語言混雜，造成挑戰。本研究提出數據驅動的評估策略，檢視大型語言模型（LLMs）在分析PSE報告的適用性。研究發現，LLMs在七個事件類別中有六個類別的困惑度存在顯著差異。臨床模型對醫療專業人員撰寫的臨床敘述理解較好，而通用模型則在口語化語言和溝通主題上表現較佳。研究結論指出，LLMs需與文本特徵強烈對齊，單一模型可能無法最佳分析PSE報告。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究系統性回顧了生成式人工智慧在精神科和心理健康領域的應用，強調語言在診斷和治療中的重要性，並指出其潛力改變這個領域。研究人員從三個資料庫篩選出40篇主要在2023年發表的文章。結果顯示，雖然生成式人工智慧如ChatGPT在提升心理健康方面有潛力，但大多數研究集中於一般應用，特定心理疾病的探討較少，物質使用障礙是最常見的主題。儘管表現良好，仍需注意安全和倫理問題，未來研究應改善方法論透明度，並納入使用者意見。 相關文章 PubMed DOI ♡

RNA處理是將DNA遺傳資訊轉化為功能性蛋白質的重要過程，涉及加帽、剪接、聚腺苷酸化等步驟。為了分析RNA及其與RNA結合蛋白的互動，已開發多種生化方法，並結合高通量測序技術。隨著數據增長，計算方法變得關鍵，機器學習和深度學習模型被用來揭示DNA到RNA的轉化規則。本綜述總結了五種重要RNA編碼的生化和計算方法，並探討了挑戰與資源，建議改進相關計算工具。 相關文章 PubMed DOI ♡

大型語言模型（LLMs）因在知識性任務上表現優於人類而受到關注，但在社會情境的準確評估和建議適當行為方面仍有不確定性。一項研究中，五個聊天機器人與276名人類參與者進行比較，結果顯示Claude、Copilot和you.com的智能助手在社交情境建議上超越人類，且其行為評價接近專家意見。這顯示LLMs在社會判斷上具潛力，但其廣泛應用仍面臨挑戰與風險。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究提出了一種新穎的增強檢索生成（RAG）系統，結合微調的大型語言模型（LLMs）與向量數據庫，充分發揮結構化數據檢索的優勢。主要方法包括LoRA和QLoRA，專注於高效的參數微調和記憶優化。獨特之處在於納入用戶反饋，讓模型持續適應用戶需求，提升性能。此外，研究還引入量化影響度量（QIM）作為AI評審機制，增強結果選擇的準確性。這些成果為未來聊天機器人技術的發展提供了重要見解，並已公開相關數據集和工具供社群使用。 相關文章 PubMed DOI ♡

本章探討先進計算技術對神經外科的影響，特別是血管病例。考量到病人的複雜性與脆弱性，電腦輔助能提升治療效果並減少併發症。內容涵蓋機器學習的多種應用，從基本診斷到複雜影像技術（如放射組學和合成影像），以及術中應用（如機器人導航和即時組織病理學）。本章提供全面概述，說明機器智能如何改變神經血管醫學。 相關文章 PubMed DOI ♡