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 ♡

一項針對270位風濕病患的調查發現，44%用過像ChatGPT這類聊天機器人，15%拿來問健康問題，主要是一般健康相關。年輕人和政治立場偏自由者用得較多，性別、學歷和收入則沒明顯差異。研究提醒，隨著這類工具在醫療上的應用增加，準確性、安全性和公平性都要特別注意。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較了ChatGPT、Gemini和DeepSeek三種大型語言模型，利用Demirjian’s scores和全口X光片來預測牙齒年齡。雖然三種模型都能產生預測結果，但準確度都比傳統方法差，且有明顯誤差。Gemini表現較佳，但所有模型都還不適合直接用於臨床，需再加強訓練和驗證。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這個資料集收錄了馬來語在憂鬱、焦慮和壓力相關的情緒表達，並依DASS-42子量表標註。關鍵字由精神科和語言學專家挑選，資料來自2010到2019年的Twitter。內容包含原始和處理過的貼文，適合做情緒辨識、理解、預測研究，也很適合訓練馬來語語言模型。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，Google 三款大型語言模型在判斷放射科報告是否有肺栓塞時，準確率高達 95.3%–99.6%。提示設計和資料品質會影響表現，few-shot prompting 有助提升召回率，但 chain-of-thought prompting 反而可能降低。Gemini-1.5-Flash-002 對資料變動最有彈性。雲端地區差異影響不大。總結來說，LLMs 在醫療應用上表現不錯，但還是要小心驗證和設計提示。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡