研究團隊開發了一套結合AI副駕的大型語言模型化學機器人平台，能把自然語言指令轉成自動化實驗操作。這系統可即時設計實驗、查文獻並對話互動，靈活合成化合物。已成功合成13種無機材料，還發現新型Mn-W多金屬氧酸鹽，展現AI加速材料發現的潛力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇系統性回顧整理了2021到2024年間LLMs在臨床護理的最新研究，分析15篇文獻。結果顯示LLMs能提升護理效率與品質，協助決策、衛教、紀錄及流程，但也有資料隱私、誤導內容和倫理等挑戰。文中也討論解方，預期未來LLMs會更廣泛應用於護理實務。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，GPT-4和GPT-3.5-turbo在總結急診紀錄時，雖然GPT-4表現較好，但兩者都常出現內容錯誤或遺漏重要細節，尤其在計畫、身體檢查和病史部分。完全正確的摘要比例偏低，且少數錯誤可能有嚴重後果。了解錯誤類型和位置，對臨床應用AI生成醫療紀錄及醫師審查很重要。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

TL;DR： ChatABL 結合大型語言模型和溯因學習，讓感知、語言理解和推理三種能力能互相配合。它用 LLMs 來整理知識、提升感知，感知模組再回饋給 LLMs，形成自動學習的循環。實驗證明，ChatABL 在手寫方程式辨識上表現比多數方法好，顯示這種自然語言互動有機會讓 AI 更像人類思考。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT（特別是GPT-4o）在唇顎裂問題的回答上，表現中等，內容清楚易懂，有時甚至比資淺醫師還專業。不過，AI還是缺乏臨床經驗和細緻判斷，無法完全取代資深醫師。AI適合當輔助工具，幫助病患教育和溝通，搭配專家一起用，能提升照護品質。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

在肯亞鄉村的研究中，多模態AI模型POE診斷準確率達79.4%，和耳鼻喉科醫師建議一致性高達96.8%，明顯優於基層醫療人員（僅50.8%）。POE還能補足PCPs漏診的病例（61.3%），善用臨床影像，顯示在醫師不足的地區很有潛力當臨床決策輔助工具。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項初步研究發現，AI生成的學術摘要即使經過人工編輯或模仿特定作者風格，還是有很大機率被AI偵測工具抓出來。雖然人工編輯能降低被發現的機率，但不代表就能完全避開偵測。不同偵測工具結果也不太一樣，未來還需要更多研究來釐清AI寫作和偵測之間的互動。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，住院醫師寫的出院摘要在品質、正確性和完整性上都優於ChatGPT，但兩者的可讀性差不多。針對長期住院（超過三個月）的病人，ChatGPT的表現和醫師差不多。未來只要做好隱私保護，ChatGPT有機會協助產生出院摘要，特別適合複雜或長期住院的個案。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究開發了一個輕量級雙重注意力神經網路，能有效分析12導程心電圖來預測心衰竭風險。模型結合跨導程與導程專屬注意力模組，並用大型語言模型預訓練，降低過擬合。經UK Biobank資料微調後，預測準確率和可解釋性都優於現有方法。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較Isabel Pro和ChatGPT-4在診斷201個NEJM病例的表現，發現用Tree-of-Thought提示法雖然能提升ChatGPT-4的回憶率，但正確診斷數量和排名還是輸給Isabel Pro。專家小組人數多反而沒比較好，兩人小組表現最佳。ChatGPT-4診斷結果重現性不高，引用文獻也常出錯。整體來說，ChatGPT-4目前還不適合臨床使用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡