您提供的作者名稱正確，為Benjamin D. Killeen。不過，您尚未提供具體的元數據，若能分享，我可以幫您確認其準確性。您提到的內容探討了自然語言介面與機器人C臂X光系統的整合，並強調AI模型的應用，提升了系統功能與用戶控制，還提到病人數位雙胞胎的更新及屍體研究中的成功互動，顯示出智能機器人X光系統的潛力。如有任何問題或需要進一步協助，隨時可以問我！ 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究評估了三個生成式人工智慧模型—ChatGPT-4o、Gemini 1.5 Advanced Pro 和 Claude 3.5 Sonnet—在創建與高血壓和糖尿病相關的藥理學問題的有效性。使用一次性提示，這些模型生成了60個問題，並由多學科小組進行可用性評估。103名醫學生在考試中回答了AI生成的問題，結果顯示AI問題的正確率與專家問題相當，且AI生成問題的準備效率顯著提升。然而，仍有19個問題被認為無法使用，顯示專家審查的重要性。結合AI效率與專家驗證的方式，可能是改善醫學教育的最佳策略。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究分析了超過5,100種蛋白質在U2OS骨肉瘤細胞中的互動，繪製出人類亞細胞結構的完整地圖。研究人員透過自我監督的數據整合，找出275個分子組合，並用尺寸排除色譜法驗證結果。這項研究揭示了111個異二聚體複合體的結構，並為975種蛋白質指派了新功能，特別是在RNA處理和干擾素信號傳導中。研究還解碼了兒童癌症基因組，識別出21個反覆突變的組合，並發現102種新的癌症蛋白質。這些成果可透過Cell Visualization Portal和Mapping Toolkit獲得，成為細胞生物學的重要資源。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究介紹了AMIE（Articulate Medical Intelligence Explorer），一個專為醫學診斷對話設計的AI系統。AMIE透過自我對弈學習，提升在各種醫療情況下的表現。在一項隨機雙盲研究中，AMIE與初級保健醫生進行評估，結果顯示其診斷準確性超越醫生。不過，研究也指出使用同步文字聊天的限制，這在臨床上不常見。雖然前景看好，但AMIE在實際醫療環境中的應用仍需進一步研究。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究介紹了Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE)，一個大型語言模型，旨在提升醫療診斷推理。研究評估AMIE在生成鑑別診斷的有效性，並與傳統方法比較。二十位臨床醫師針對302個複雜案例進行評估，結果顯示AMIE的準確率達59.1%，遠超過未經協助的醫師33.6%。使用AMIE的醫師準確率為51.7%，也高於僅依賴傳統資源的醫師。這些結果顯示AMIE有潛力提升診斷準確性，並強調在真實環境中進一步評估的必要性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究評估了ChatGPT在骨質疏鬆症管理上的有效性，結果顯示其診斷準確率高達91%，且回應速度比醫療專業人員快。研究中，206名患者的數據被用來創建100個情境，並與五位專家進行比較。雖然ChatGPT的建議準確且符合臨床指導，但有8%的回應不完整。平均回應時間為2.3分鐘，遠快於臨床醫生的5.4分鐘。這顯示AI工具能提升臨床決策效率，但仍需專業監督以確保病人安全。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

大型語言模型（LLMs）在人工智慧領域是一大突破，能改變醫療溝通、研究和決策。它們能快速分享健康資訊，打破語言障礙，但整合進醫療系統時也面臨挑戰，如數據偏見、隱私問題及數位素養差異。儘管如此，LLMs的分析能力可支持基於證據的醫療政策。為了發揮其潛力，需制定倫理指導方針、減少偏見策略，並確保全球醫療資源的公平獲取。妥善解決這些挑戰，LLMs有望改善全球健康結果，促進健康公平。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

本研究針對肝癌診斷提出一個結合大型與小型模型的輔助工具，旨在提升基層醫療醫生的診斷能力。透過開發更準確的肝腫瘤與血管分割模型，並整合患者醫療紀錄，這個框架能有效改善影像分析的準確性。結果顯示，小型模型在分割表現上有所提升，而大型模型則在醫生評估中獲得更高分數。此研究不僅優化了診斷過程，還增強了模型的可靠性與可解釋性，減少了錯誤推理的情況。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

放射組學在臨床決策中越來越重要，尤其是乳腺腫瘤的診斷與治療。近期大型語言模型（LLMs）的進展有助於提升放射組學的分析。本研究透過整合LLM的臨床知識，改善乳腺攝影中良性與惡性腫瘤的分類。我們提取了放射組學特徵，並利用提示工程創建輸入序列，經過微調的LLaMA模型處理後，於VinDr-Mammo和INbreast數據集上表現優於傳統方法，準確率分別達到0.671和0.839。這顯示LLMs在放射組學中的潛力，特別是在乳腺攝影分析上。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究評估了兩個大型語言模型（LLMs），GPT-4 和 Google Gemini，在解讀小兒耳鼻喉科指導方針的表現。評審使用李克特量表對模型的準確性和完整性進行打分，結果顯示兩者都表現良好，GPT-4 準確性為 4.74，Google Gemini 則為 4.82。雖然兩者在準確性和完整性上沒有顯著差異，但都強調了個別化需求和醫療專業諮詢的重要性。研究指出這些模型在小兒耳鼻喉科的輔助潛力，並強調持續改進的必要性，AI 應輔助而非取代人類專業知識。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡