這項研究發現，ChatGPT-4o 回答肺癌放射治療相關問題時，內容大致正確且有幫助，但用詞偏艱深，病人閱讀上有困難。醫師認為答案有參考價值但不夠完整，病人則對資訊的可信度和實用性信心較低。雖未發現明顯錯誤，整體來說，ChatGPT-4o 有潛力輔助衛教，但建議加強可讀性與完整性，並需醫師審核。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT在解釋化學性眼傷時，答案大致正確且符合醫療指引，但有時會漏掉重要細節，語言也偏艱深，對健康知識較少的人不太友善。若能用更簡單的說法，並補充指引內容，會更理想。整體來說，ChatGPT有潛力做病人衛教，但還需優化。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，GPT-4o在建議臨床檢查時表現穩定且精確度不錯，但有時會漏掉必要檢查（召回率偏低）。不同問法或案例複雜度對結果影響不大。雖然有潛力協助醫師，但還需加強，特別是確保不遺漏重要檢查。未來應結合臨床實務和在地指引，並納入醫師意見來優化。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究發現，內科住院醫師編輯大型語言模型（LLM）產生的住院過程摘要時，所需修改比編輯醫師自己寫的還少。主治醫師認為LLM產生的摘要完整性較高，精簡和連貫度差不多，但虛構內容較多。整體來說，經過編輯後，LLM產生的摘要品質不輸醫師手寫，顯示醫師搭配LLM撰寫出院摘要是可行的，但要小心虛構內容。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，無論是網路還是AI生成的逆行性環咽肌功能障礙（RCPD）衛教資料，內容都偏難懂，實用性和協助治療決策的品質也不夠好。研究建議，未來應提供更清楚、容易執行且品質更高的病患資訊。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究用生成式AI和機器學習，從錄音訪談自動評估思覺失調症的負性症狀，分析影像和音訊來看表達，逐字稿則評估動機和愉悅感。AI評分和臨床醫師高度一致，顯示這技術能讓評估更準確有效率，對臨床很有幫助。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇綜述分析38篇研究，探討AI和大型語言模型在護理教育的應用，像是模擬訓練、預測分析和教學輔助等。AI有助於個人化學習和表現預測，但目前還有倫理疑慮，且缺乏長期成效的證據。未來需要更多研究來評估AI的長期影響及學生實際使用情形。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文提出用大型語言模型和RAG技術，從文獻自動生成有結構、含引用的科學綜述草稿。實驗發現，資料越多元，綜述品質越高，但AI草稿還缺乏批判性和原創性。方法已在特定主題驗證，也適用於其他領域。論文同時討論未來改進、倫理、作者歸屬及AI過度產生綜述的風險，強調AI寫作的優勢與挑戰。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

低社經家庭常因資源有限，難以獲得良好燒燙傷照護，轉而依賴網路資訊。本研究發現，ChatGPT提供的燒燙傷照護資訊比Google更正確，也更能回應經濟負擔和醫療可近性的需求。雖然兩者可讀性差不多，但ChatGPT在社經議題的回應上表現較佳，顯示AI有助於縮小健康資訊落差，但還需更多研究驗證。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文討論數位分身（以個人為基礎的AI代理人）如何影響我們的價值觀和自我認同。作者認為，這些AI不只是工具，還可能成為我們的社交夥伴，進而改變我們是怎樣的人。最後提醒，這類技術普及前，應該先審慎思考其影響。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡