這項研究發現，主治醫師結合GPT協助撰寫的手術紀錄，品質和認可度最高；單獨用GPT雖然最快，但正確性較差。AI輔助能加快撰寫速度，結合專業醫師與GPT能產生最佳手術紀錄，提升效率與一致性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

AI和大型語言模型正快速影響醫學教育，相關研究數量大增。美國、英國、中國是主要貢獻國，JMIR Medical Education等期刊領先。現有研究多聚焦ChatGPT、護理教育、醫學考試和倫理，但臨床推理、大學部教育、虛擬實境等還有待深入。整體來說，這領域還在發展，未來研究空間很大。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較 ChatGPT 4.0、4.5 和 DeepSeek V3 在四種醫療情境下依臨床指引給建議的能力。ChatGPT 4.5 表現最好（61.9%符合指引），心理健康領域分數高於營養領域。醫師式提問通常能提升分數，但營養領域例外。研究也提出新的評分系統，發現 LLM 雖能快速產生符合指引的照護計畫，但內容偏通用，缺乏個人化。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，經過監督式微調的Llama-3大型語言模型，在偵測ICU病歷中對物質使用障礙患者的污名化語言上，準確率超過97%，甚至比人工標註還細膩。這些模型不只準確，還能說明判斷依據，未來有助於提升臨床文件的用語品質，減少污名化現象。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究開發出一套用大型語言模型（像GPT-4o）自動評分醫師在前列腺癌諮詢時，溝通風險和權衡的表現。結果顯示，這方法評分準確度高（F1分數85–92），和人工標註差不多，還比傳統模型好。這技術未來可用來提升醫病溝通品質，對癌症照護和其他醫療領域都很有幫助。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，開源大型語言模型（LLMs）如果沒經過微調，偵測西班牙文臨床紀錄中的精神科症狀表現很差，但經過微調後，準確度大幅提升，甚至比傳統NLP方法更好。團隊還建立了保障隱私的合成資料集，並推出高準確率的「Mistral-small-psych」模型，泛用性也不錯。這證明針對醫療任務微調LLMs很重要，對西班牙語精神科研究很有幫助。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

作者提出用問答編碼模型，讓大型語言模型回答理論設計的是非題，產生可解釋特徵來預測大腦反應。這方法在fMRI和ECoG資料上表現比現有模型好，產生的大腦地圖也符合過去研究，顯示LLM能有效連結理論與神經科學數據模型。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

GraphCheck 是一套新型事實查核工具，結合知識圖譜和圖神經網路，能有效處理長篇、多層次關聯的內容。這讓大型語言模型在查核專業領域（如醫學）時更準確又省資源。實驗證明，GraphCheck 表現比現有方法更好，且用更少資源就能達到頂尖準確率。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

醫療照護擴展困難，主因是人力、成本和法規限制。多代理人AI系統（多個AI協作）有望突破現有瓶頸，改善病患照護、行政流程和臨床決策。文章以敗血症管理為例，說明AI分工合作的應用，也提到慢性病和醫院流程優化。技術挑戰包括資料整合、品質控管和倫理問題。未來發展需重視驗證、監督和以病患為中心的設計。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

GenePT 用 OpenAI 的 text-embedding 技術來分析基因表現，但有隱私疑慮。研究發現，Hugging Face 上的十款小型開源 transformer 模型，有些在基因分類任務上表現甚至比 OpenAI 更好，且更重視隱私。微調這些模型通常效果有限。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡