**重點摘要（繁體中文）:** 大型語言模型（LLMs）在脊椎手術領域有很多潛在應用，包括提升病人衛教、協助研究、輔助臨床決策，以及幫助圍手術期照護。這篇綜述整理了目前LLMs在這些方面的應用現況與未來發展潛力，同時也討論了它們在這些領域中所面臨的限制與挑戰。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文提出用大型語言模型自動產生高品質科學文獻綜述的方法，不只品質媲美人工，還能跨領域應用，使用者不用專業背景也能操作。系統有嚴格控管，產生錯誤資訊的機率極低（低於0.5%）。在催化劑研究領域測試時，能全面且可靠地整理資料。釋出的軟體讓大家一鍵就能產生綜述，大幅提升研究效率。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

AI（GPT-4）能快速又準確找出癌症病理報告中的錯誤，偵測率高達88%，速度也比醫師快很多。雖然準確度接近專家，但誤判（偽陽性）較多，所以還是需要醫師把關。這技術有望提升癌症診斷效率，但專業監督還是不可少。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

作者提出一種輕量化方法，讓社交型機器人能同時產生文字和高層次手勢，且不需大量運算或細緻動作數據。這方法用「gesture heads」模組，能根據語言模型預測意圖，再轉換成各機器人專屬的表現方式。此技術適合小型或本地端模型，易於移植，適用於資源有限或重視隱私的場景。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

大型語言模型（LLMs）正大幅改變阿茲海默症藥物開發流程，能快速分析大量生醫資料、找出新藥標靶並設計新化合物。雖然還有資料品質和模型解釋性的挑戰，LLMs 已有效加速研究進展，為治療帶來新希望，也推動 AI 與生醫領域的合作。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究開發了 EDS-Kcr 工具，結合蛋白質語言模型和深度學習，能更準確預測蛋白質的 lysine crotonylation（Kcr）位點，表現優於現有方法。EDS-Kcr 支援多種物種，解釋性佳，並提供免費網頁伺服器，方便應用於疾病診斷和藥物開發。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較GPT-4 Turbo和Elicit兩款AI工具，從33篇社區型漁業管理論文中擷取質性資料的表現。結果發現，AI在抓取情境性資料時表現不一，但有時能和人工審查者一樣好。整體來說，AI可協助文獻回顧，但還是需要人工把關，顯示AI有潛力但目前仍有限制。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究開發了一套AI系統，能用大型語言模型自動從CT和MRI放射科報告中偵測新發急性或亞急性腦梗塞。模型在大量日文報告訓練下，對新發腦梗塞的敏感度高達0.891，整體準確率0.923，能快速分類並及早發出警示，協助臨床判斷。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項初步研究發現，ChatGPT 3.5回答腦血管問題時，比醫師更完整、有同理心，正確率也差不多，但用詞較艱深，一般人可能看不懂。未來可考慮結合AI和醫師意見，幫助病患更好溝通。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較 ChatGPT-4o 和 DeepSeek R1 回答 ACL 手術常見問題的表現。結果顯示，兩者答案都很正確且一致。ChatGPT 的內容較完整，DeepSeek 則更清楚、好讀，對一般人來說較容易理解。整體來說，兩款 AI 都能提供高品質資訊，若能結合兩者優點，將更有助於病人衛教。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡