GPT4Point 和 GPT4Point++ 是專門用來處理 3D 點雲和文字的多模態 AI 模型，能更準確地辨識、描述和回答 3D 物件相關問題。GPT4Point 用兩階段訓練，GPT4Point++ 則直接端到端訓練，效果更好。作者也推出了大規模 3D 點雲配對資料集 Capverse。實驗證明這些模型在 3D 理解和生成上表現很強。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較六種大型語言模型在20個眼整形病例的診斷表現。OcuSmart/EyeGPT 最常正確找出首要診斷，Claude 3.5 的診斷清單涵蓋率最高，Google Gemini 則給出最精簡的答案。不同病例類型下，模型表現也會變化。整體來說，LLMs 在眼整形診斷輔助有潛力，但臨床應用前還需要更多驗證。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，DeepSeek-R1 在整形外科相關任務的表現普遍優於 ChatGPT-4.5，尤其在需要臨床細節的複雜問題上更突出；而 ChatGPT-4.5 則適合簡潔、概括性的回答。兩者都能輔助臨床與教學，但不能取代專業醫師判斷。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，GPT-4在判讀胸部CT報告、分類縱膈腫瘤的準確率達73.3%，跟資深放射科醫師差不多。特別是在報告品質較差或診斷淋巴瘤時，GPT-4表現甚至更好。顯示GPT-4未來有機會協助醫師處理較難或資訊不足的病例。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較三款AI在回答內視鏡腰椎手術常見問題的表現。專業醫師認為 Claude 3.5 Sonnet 最專業、內容最優，但一般民眾覺得 ChatGPT o1-preview 最容易懂、最滿意。結果顯示，雖然 Claude 3.5 Sonnet 專業度高，ChatGPT o1-preview 更適合病人衛教，凸顯AI在醫療溝通上的優缺點。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

大型語言模型正改變醫學研究與出版流程，雖然能協助寫作和審查，但也可能產生偽科學內容，且現有AI偵測工具不夠準確。各期刊AI政策不一，導致監管漏洞。建議統一揭露標準、提升偵測技術、加強隱私保護，並推動AI浮水印，才能兼顧研究誠信與科技發展。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究發現，大型語言模型（像 Mistral、Llama）在生醫命名實體辨識上，準確率通常比傳統 encoder 模型（如 BERT、BiomedBERT）高，尤其是處理長實體時。不過，LLMs 需要更高運算成本和硬體。如果你重視速度或成本，encoder 模型雖然準確率略低，但可能更適合。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

**重點摘要：** 生成式AI和深度學習已經大幅推動了像是訊號處理和自然語言處理等領域的進步，徹底改變了人機互動的方式。這些技術現在正帶動新一代的腦機介面（BCI 2.0），讓大腦能直接與內容溝通。這篇文章回顧了近期的重大突破，並討論了AI驅動腦機介面的未來展望。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

日本一項針對123位醫學生的研究發現，雖然ChatGPT這類AI工具很方便，但大多數學生用得不多，主要是擔心正確性和需要查證。只有約四成學生用過，但有六成以上願意未來多嘗試。研究建議醫學教育要加強AI素養，並提醒學生AI有可能產生錯誤資訊。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

2023年日本報告指出，大學醫院助理教授因臨床和行政工作繁重，幾乎沒時間做研究，未來工作型態改革恐讓情況更糟。建議可用ChatGPT等AI減輕行政負擔、提升研究效率，但也強調醫療界需訂定AI倫理指引，確保效率與醫療品質兼顧。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡