這項研究探討大型語言模型（LLMs）在分析患者對緊急研究中免除知情同意（EFIC）過程的看法。研究分析了102個與兒科研究相關的社區訪談，使用五種LLMs，包括GPT-4，來評估情感並進行主題分類。結果顯示，LLMs在情感分析上與人類評審者一致性高（Cohen's kappa: 0.69），主題分類準確率也高（0.868）。雖然LLMs在數據分析上效率高，但仍應輔助人類判斷。未來研究應著重於將LLMs整合進EFIC過程，以提升分析效率與準確性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

以下是針對您問題的簡要概述： 1. **病人心理安全量表 (PPSS)**：幫助識別醫療環境中的心理安全問題，對病人參與和治療依從性很重要。 2. **HbA1c 在鐮刀型細胞病中的應用**：因紅血球週轉變化，HbA1c 可能不準確，果糖胺或持續血糖監測更適合評估。 3. **HbA1c 測試方法**：即時檢測 (POC) 和實驗室測試準確性可能不同，實驗室測試通常更標準化。 4. **失禁治療**：依類型不同，壓力性失禁可用骨盆底運動，急迫性失禁可用膀胱訓練，溢流性失禁可用導尿。 5. **情緒耗竭的預測因子**：臨床人員受工作負荷影響，非臨床人員則受工作環境影響。 6. **氟化物應用**：牙科診所建議對年幼兒童施加氟化物以預防蛀牙。 7. **睪固酮缺乏與死亡率**：老年男性的睪固酮缺乏可能與死亡率增加有關，但影響因素複雜。 8. **ChatGPT 與專業認證考試**：AI 工具可能改變學習習慣和資訊獲取，並引發倫理考量。 9. **血管運動症狀的治療**：最有效的治療包括荷爾蒙替代療法、非荷爾蒙藥物及生活方式調整。 如需更詳細資訊，隨時詢問！ 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項可行性研究探討了人工智慧（AI）在婦科腫瘤學決策中的潛力，分析了五個虛構的婦科癌症案例。不同經驗的醫生與AI語言模型（如Chat-GPT 4.0、Google Gemini和Bing-Copilot）共同評估這些案例。研究發現，AI能有效提供治療建議，且與醫生的評估高度一致，特別是Chat-GPT在建議的清晰度上表現優異。然而，在複雜案例中，仍需人類的解釋。研究建議進一步探索AI在真實病人數據中的應用，並發展混合決策模型，以提升AI在臨床實踐中的整合性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究提出了一種名為「GAPrompt」的新方法，旨在提升大型語言模型（LLMs）在自動化臨床評估中的應用，特別是針對電子健康紀錄（EHRs）中的中風評估。GAPrompt包含五個關鍵組件，包括選擇適合的LLM、建立增強知識庫、改善檢索、增強推理精確性及結合多重生成輸出。研究結果顯示，GAPrompt能有效分析EHRs並提供定量評估，解決傳統中風評估的勞動密集問題，顯示LLMs在醫療及其他領域的潛力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

新型SARS-CoV-2變異株及後COVID-19症狀仍影響許多人生活。由於約翰霍普金斯大學等機構不再每日報告確診病例，準確評估感染範圍變得困難。為此，我們開發了一個公開的COVID-19推文數據庫，專注於自我報告的病例及其症狀。我們收集了730萬條推文，發現常見症狀包括無精打采和幻覺，且再感染情況普遍。康復時間也顯著縮短，從2020年的約30天減少到2023年的約12天。這些數據對於持續追蹤COVID-19及提供見解至關重要。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究指出，雖然大型語言模型（LLMs）在明確的社會偏見測試中表現良好，但它們仍可能隱藏著類似人類的偏見。研究人員提出了兩種新方法來測量這些隱性偏見：LLM詞彙聯想測試和LLM相對決策測試。結果顯示，在種族、性別、宗教和健康等四個社會類別中，八個價值對齊的模型仍存在顯著的刻板印象偏見，顯示這些模型雖然在標準評估中看似無偏，但實際上反映了社會偏見。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這封信強調在醫療保健中檢視人工智慧（AI）的倫理與人文層面的重要性，並引用先前研究作為基礎。信中指出，必須考慮AI對病人照護、隱私及醫患關係的影響。透過現有研究，信中主張應全面理解如何將AI整合進醫療系統，並確保遵守倫理標準與人類價值觀。這樣的做法旨在促進信任，並在數位化的醫療環境中改善結果。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究探討沙烏地阿拉伯一所知名大學的醫學教職員和學生對於使用ChatGPT的看法。研究於2023年4月進行，透過專注討論了解參與者的經驗。結果顯示，大家對ChatGPT的功能有良好理解，認為它能有效收集和總結資訊，節省時間。不過，參與者也擔心依賴AI可能影響批判性思維、資料來源不明、信任問題及倫理考量。研究強調需進一步探討這些擔憂，以確保ChatGPT能有效融入醫學教育中。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

基礎模型（FMs）是先進的AI神經網絡，能執行多種任務，如文本生成和影像分析。最近評估的Google Gemini 1.5 Pro是最大的多模態基礎模型，能準確解讀Google圖片和YouTube的喉鏡檢查影像。結果顯示，Gemini在98.9%的影像中準確識別喉鏡檢查，並在100%的視頻中表現優異。它在影像和視頻中也能診斷病理和識別病變，顯示出在耳鼻喉科的臨床決策支持上有很大潛力。這項研究被歸類為三級證據。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

我們開發了一個自動化工具，利用大型語言模型（LLM）來簡化從超過81,000篇與蛋白質資料庫（PDB）相關的文章中提取和分類蛋白質的表達及純化方法。這個工具能有效解決優化蛋白質樣本的挑戰，因為表達條件和純化策略的變化常常耗時。主要發現包括：Tris緩衝液最常用，聚組氨酸標籤佔主導，最佳表達溫度為16-20 °C，誘導時間偏好12-16小時。這個資源對研究人員設計蛋白質實驗非常有幫助。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡