這項研究分析了大型語言模型（LLMs），特別是OpenAI的GPT-3.5和GPT-4，在醫學生放射學考試中的表現。使用151道選擇題，結果顯示GPT-3.5的正確率為67.6%，而GPT-4則達到88.1%（p<0.001），表現明顯優於前者。GPT-4在各類問題上都表現良好，顯示其在醫學教育中的潛力。不過，研究也提醒使用者要警惕LLMs可能提供錯誤答案的風險。總體來看，LLMs在放射學教育上有提升的可能性。 相關文章 PubMed DOI ♡

最近調查顯示，48%的消費者使用生成式AI查詢健康資訊，但對於AI聊天機器人在緊急護理建議的回應質量研究仍然不足。一項針對四款免費AI聊天機器人的研究發現，雖然它們在清晰度和可理解性上表現良好，但準確性和來源可靠性卻相當低。危險信息的出現率在5%到35%之間，且各機器人之間差異不大。研究建議應加強對AI聊天機器人的研究與規範，並強調諮詢醫療專業人員的重要性，以避免潛在風險。 相關文章 PubMed DOI ♡

憂鬱症是一個普遍的心理健康問題，對個人和社會影響深遠。自然語言處理（NLP）在憂鬱症篩檢上展現潛力，透過分析文本數據來提高檢測準確性。文獻回顧顯示，情感分析和深度學習模型等技術已取得不錯的成果，但仍面臨隱私、偏見和文化敏感性等倫理挑戰。未來應著重於提升模型可解釋性、個性化方法及跨文化合作，以推進心理健康護理的發展。 相關文章 PubMed DOI ♡

這個專案調查了人工智慧（AI）工具，特別是像ChatGPT這樣的生成語言模型，對語言治療的影響。研究團隊對107位參與者進行了調查，包括60位臨床醫師和47位學生，評估他們的使用情況和對AI取代臨床醫師的看法。結果顯示，雖然參與者對AI工具持正面態度，認為它能提升臨床實踐，但實際使用仍較低，主要用於行政任務。他們希望能有更多的指導方針和培訓，以促進AI的有效應用。整體來看，研究對AI在語言治療領域的應用持謹慎樂觀態度。 相關文章 PubMed DOI ♡

高血壓是一種常見的慢性病，會增加心血管疾病的風險。血管緊張素轉換酶（ACE）在血壓調控中扮演重要角色，傳統藥物常有副作用，因此對能抑制 ACE 的食物來源肽（ACEIP）產生興趣。文章介紹了一個新模型 AI4ACEIP，利用兩層堆疊集成架構來識別 ACEIP，並透過 PowerShap 方法優化特徵選擇。研究顯示，AI4ACEIP 的預測表現優於七種現有方法，並可在 GitHub 上公開使用。 相關文章 PubMed DOI ♡

CRISPR-Cas 系統徹底改變了合成生物學，使得精確的基因編輯成為可能。研究人員為了提升 sgRNA 活性預測的準確性，開發了深度學習模型，包括卷積神經網絡（CNN）和大型語言模型（LLM）。這些模型使用了針對酵母 *Yarrowia lipolytica* 的篩選數據進行訓練，並評估其預測高低活性 sgRNA 的能力。研究發現，將合成 sgRNA 融入不平衡數據集能顯著提升預測性能，顯示平衡訓練集在準確預測 sgRNA 活性中的重要性。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究評估了ChatGPT 3.5和4.0版本在提供下頜骨骨折資訊的可讀性和準確性。隨著患者依賴生成式人工智慧查詢醫療資訊，評估其質量變得重要。研究發現兩個版本在可讀性和準確性上無顯著差異，但可讀性分數高於建議標準，顯示內容對一般患者來說可能過於複雜。此外，資訊準確性較低，許多回應含有不準確或缺乏必要資訊。總之，這項研究強調了生成式人工智慧在醫療資訊提供上的局限性，提醒患者和醫師需謹慎使用。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究評估了三種大型語言模型（LLMs）—ChatGPT 3.5、ChatGPT 4.0 和 Google Bard—在提供青少年特發性脊柱側彎（AIS）資訊的效果。研究人員針對AIS的常見問題設計了10個關鍵問題，並由專業醫生評估這些模型的回答。結果顯示，只有26%的回答被評為「優秀」，其中ChatGPT 4.0表現最佳，達39%。雖然這些模型在清晰度和同理心上表現不錯，但仍需改進，特別是在語言適用性和情境理解方面。整體而言，這項研究顯示了LLMs在病人教育中的潛力。 相關文章 PubMed DOI ♡

全球老齡化帶來複雜挑戰，需持續評估相關社會科學研究，並確定未來重點。跨學科專家合作對於全面理解及整合新興主題至關重要。我們調查了ChatGPT（GPT-4）作為工具，生成了未來研究的潛在領域，包括數位整合、氣候變遷與老年人口、心理健康、多元背景下的老齡化及疫後老齡化。雖然ChatGPT能幫助識別研究重點，但其缺乏透明度，專家仍需批判性評估相關價值觀。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究探討患者對AI醫生與人類醫生建議的遵從度，包含535名參與者。結果顯示，參與者對AI醫生的建議遵從度較低，且當回應速度較慢時，參與者認為人類醫生的健康益處更大，且更以患者為中心，對AI醫生則相反。這顯示醫療提供者的類型、資訊支持程度及回應速度對患者遵從醫療建議有顯著影響。 相關文章 PubMed DOI ♡