這篇論文探討了抄襲檢測問題，特別是在AI生成內容增多和網路資訊更易獲取的情況下。回顧了2019至2024年間的189篇研究，對比了不同的抄襲檢測技術，並分析了它們在區分人類與AI文本的有效性。作者提出了一個框架來理解抄襲類型和檢測方法，強調在識別微妙抄襲方面的進展，包括非文本內容的探索、機器學習應用及增強的語義分析。結論指出，整合多種分析方法對未來改善抄襲檢測最具潛力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文介紹了一種新型的隱私保護大型語言模型（LLM），名為ACP2LLM，專為醫療領域設計。它解決了用戶在提交醫療諮詢時的隱私風險及回應可靠性問題。ACP2LLM採用基於信息熵的自適應令牌壓縮技術，能有效保護用戶敏感資訊，並透過多醫生協作推理來平衡隱私與實用性。實驗結果顯示，ACP2LLM在隱私保護和回答精確度上均優於現有的領先模型。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

針對鼻咽癌的精確診斷工具開發至關重要，多模態基礎模型能整合多種數據，提升臨床支持，但面臨挑戰。首先，針對鼻咽癌的大型視覺-語言數據集稀缺；其次，現有技術難以捕捉複雜任務的層次特徵；最後，基礎模型的多模態整合能力不足。我們提出的層次特徵融合課程學習方法，透過視覺知識學習、粗粒度對齊及細粒度融合，顯示在診斷、報告生成等任務上優於以往模型。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究探討人工智慧（AI）如何透過提升效率、可及性和品質來改變科學寫作。研究評估了多種AI工具，如Elicit、Perplexity、Consensus、ChatGPT和Grammarly，重點在文獻回顧、資訊組織和文本清晰度的改善。結果顯示，AI工具能簡化文獻分析，特別對非母語英語使用者有幫助。不過，研究也提到技術不準確、寫作風格一致性及著作權等倫理問題。結論認為，AI雖能助力科學寫作，但需謹慎使用並遵循倫理標準，以維護學術誠信。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究回顧了深度學習在成人急性缺血性中風影像學的應用，強調其在臨床決策中的潛力。研究分析了2016年至2024年間的文獻，發現大多數研究集中於中風病灶分割，其次是分類和預後預測。儘管深度學習已取得進展，但仍面臨標準化協議和數據集不足等挑戰。研究指出，公共數據集對AI模型開發至關重要，並強調AI在中風管理中的變革潛力及未來改進方向。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究探討了人工智慧（AI）在設計面部肉毒桿菌注射教育課程的應用。研究利用AI模型開發了包含十個步驟、12個學習目標及詳細的兩天課程安排的課程，並附上49頁的課程彙編。AI生成的內容還包括實作練習方案、學員評估標準、反饋表、預算估算及建議講師等。專家注射師驗證後指出，雖然AI無法取代人類教育者，但能有效協助結構化大規模的美學醫學教育計畫。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究評估了幾個公開的視覺語言模型（VLMs），特別是Anthropic的Claude和OpenAI的GPT，在解讀放射影像的能力。研究使用ROCOv2和MURAv1.1數據集，測試六個VLM在識別影像模式、解剖結構及檢測X光片骨折的表現。結果顯示，某些模型在模式識別上達到高準確率，但解剖識別的準確率僅在61%到85%之間。雖然Claude-3.5-Sonnet和GPT-4o在特定任務上表現不錯，但整體準確性仍不足以支持臨床應用，需進一步開發和標準化測試。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

AMULETY（自適應免疫受體語言模型嵌入工具）是一款Python軟體包，專門用來生成自適應免疫受體序列的語言模型嵌入。它簡化了使用各種預訓練的蛋白質或抗體模型來嵌入氨基酸序列的過程，無論是重鏈、輕鏈還是單鏈。這個工具讓使用者能輕鬆利用不同模型的優勢，無需複雜配置。AMULETY在GitHub上以GPL v3授權提供，並可透過pip從Python套件索引（PyPI）安裝。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

流感疫苗效果（VE）的估算對公共健康非常重要，能幫助評估疫苗接種的影響並指導政策調整。不過，目前的估算方法面臨人口代表性不足、選擇偏差和報告延遲等挑戰。我們建議結合大型語言模型（LLMs）和少量示例的思考鏈（CoT）提示，分析社交媒體數據以進行即時VE估算。研究顯示，透過標註4,000多條推文，我們的提示策略在識別疫苗接種狀態和測試結果方面表現優異，為即時監測提供了有效工具，補充了現有流行病學方法。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

安全規劃介入忠實度評估工具（SPIFR）是一個自動化工具，專門用來評估自殺風險管理的安全規劃介入（SPI）質量。它利用三個大型語言模型（LLMs）分析了266個去識別化的SPI，重點在於警示徵兆、內部應對策略、安全環境及生存理由。研究發現，LLaMA 3和o3-mini的表現優於GPT-4，並針對每個步驟提出了最佳評分系統。這顯示大型語言模型在提供臨床醫師即時且準確的反饋方面的潛力，有助於提升自殺預防策略的有效性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡