這項研究發現，分光光度計在牙齒色彩比對的準確度明顯優於ChatGPT-4和Gemini 1.5 Pro兩款AI工具。雖然AI的表現還未達到臨床標準，但已展現出一定潛力，未來有機會在牙科應用上發揮更大作用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，通用型大型語言模型（如 ChatGPT-4、ChatGPT o3、Gemini 2.5 Pro）在子宮頸抹片診斷上，雖然能有效區分正常與異常樣本，但在細分類型判斷和感染偵測上表現不佳，準確度不穩定。目前這些模型還不適合用來做子宮頸細胞學診斷輔助。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究用大型語言模型自動擷取科學論文的重點，分兩步驟找出暴露-結果配對及其關係，比傳統一步驟法更準確，特別是在判斷效果方向和顯著性上。以鹽分攝取和血壓為例，證明這方法能快速整合大量證據，補足統合分析，幫助解決科學爭議。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較了ChatGPT-4o和DeepSeek-R1兩款AI，從117份MRI報告中自動擷取克隆氏症活動度指標（sMARIA分數）。結果顯示，兩者準確度都接近人類，ChatGPT表現稍好。只要有適當監督，這類AI未來有望協助大規模研究和臨床決策。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究發現，大型語言模型（LLM）計算的「surprisal」值，跟大腦語言理解時的神經反應（N400、P600）只有部分相關，尤其容易被單字聯想影響。特別是在小型模型中更明顯，且無法解釋P600效應。總結來說，現有LLM的surprisal還不能穩定反映大腦語言處理的神經機制。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究發現，ChatGPT-4在與整形外科相關的疾病管理中，幾乎都會主動提到整形外科，且多半列為首選；而在不相關疾病則完全不提。這表示AI在健康資訊裡，對整形外科的辨識度和能見度都很高。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文整理了大型語言模型（LLMs）低位元量化的技術，說明如何用更少的位元數來減少記憶體和運算需求。內容包括基本原理、新資料格式、系統實作、演算法策略，以及相關工具和未來發展，為後續研究提供方向。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

生成式AI和大型語言模型正帶動智慧醫療進步，像是資料分析、虛擬助理和個人化照護都更有效率。不過，這些技術還有偏見、透明度不足、倫理和整合等問題要克服，才能真正安全應用在臨床上。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，經過特別設計、用簡單語言的GPT聊天機器人，能用更容易懂的方式回答耳鼻喉科病人問題，正確性也沒打折。這種客製化AI有助提升醫病溝通品質，讓病人更容易理解醫療資訊。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

一項研究發現，ChatGPT針對介入放射科常見疾病的回答，資訊品質明顯低於參考文獻（平均分數1.3 vs 3.8）。主要問題在於缺乏資訊來源透明度，對治療風險、效益和機制說明不夠詳細。雖然內容沒偏見，但醫師在用AI健康資訊與病人溝通時，還是要特別小心。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡