本研究評估ChatGPT 4 Omni在診斷神經認知障礙的準確性，並與早期版本比較。研究分為兩部分，第一部分分析其與臨床醫生的診斷一致性，涉及12,922名老年人，結果顯示有一定的關聯性，但準確性仍不足以獨立使用。第二部分則使用537名老年人的數據，未顯示顯著一致性。結論指出，雖然ChatGPT 4 Omni有潛力，但仍需改進與訓練，以提升其在臨床中的應用效果。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

污水處理廠面臨運營挑戰，因為生物、化學和物理過程之間的複雜互動。傳統的建模方法在處理多樣化數據時常遇困難。大型語言模型（LLMs）提供了新解決方案，能整合數據、識別模式並改善決策過程。這篇文章探討如何利用多代理LLMs來提升污水處理廠的過程控制和決策能力，並透過污泥膨脹案例展示其優勢。儘管存在計算成本和AI決策風險，但可透過驗證和人類監督來解決。總之，多代理LLMs是污水處理廠運營中的關鍵創新。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究分析了四種人工智慧大型語言模型（LLMs）對有學習障礙和沒有學習障礙學生的反饋、挫折感、同情心及未來失敗期望的評估。結果顯示，LLMs對有學習障礙的學生表現出較低的挫折感和較高的同情心，且對未來失敗的期望也低於實習教師。特別是ChatGPT4對兩組學生提供了更多正面反饋。整體而言，LLMs可能促進對有學習障礙學生的包容態度，但仍需調整以增強文化和情感的敏感性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究評估了大型語言模型（LLMs）在根據低劑量電腦斷層掃描（LDCT）報告分配Lung-RADS分數的表現。分析了242份報告，測試了四個模型：ChatGPT-3.5、ChatGPT-4o、Google Gemini和Gemini Advanced。結果顯示，ChatGPT-4o準確率最高，達83.6%，而ChatGPT-3.5為70.1%。反應時間方面，ChatGPT-3.5最快，約4秒。雖然ChatGPT-4o表現優於其他模型，但仍未達到人類放射科醫生的準確性，未來需進一步研究以提升其臨床決策的可靠性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

將大型語言模型（LLMs）整合進心理健康臨床護理中撰寫筆記的趨勢逐漸上升。我們的研究目的是建立評估LLMs在心理健康電子健康紀錄（EHRs）中使用的標準，重點在於特徵、安全性和倫理考量。雖然供應商提供了數據保護和病人功能等資訊，但對於LLMs的訓練方法和偏見修正等關鍵細節卻缺乏透明度，這引發了倫理上的擔憂。雖然LLMs有助於減輕文書負擔，但仍需改善透明度和標準化，以確保其安全性和臨床護理的高標準。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究探討自動ICD編碼的挑戰，對保險理賠和疾病研究非常重要。由於臨床筆記複雜且變化多，手動編碼常常慢且易出錯。為了提升大型語言模型（LLMs）的表現，作者提出了一個微調框架，結合標籤注意機制、醫學知識注入及知識驅動的抽樣。實驗結果顯示，這個框架在MIMIC-III-50數據集上表現優於傳統微調方法，特別是在編碼器-解碼器模型中，準確率和F1分數都有顯著提升。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究探討檢索增強生成（RAG）模型在術後鼻整形問題上的應用，目的是提升人工智慧在醫療中的準確性與可靠性。研究評估了四個RAG模型對30個常見病人詢問的回應，結果顯示雖然41.7%的回應完全準確，但非回應率高達30.8%，顯示理解上下文的挑戰。Gemini-1.0-Pro-002在全面性上表現佳，但可讀性和易懂性不足，而PaLM 2的可行性評分最低。這項研究強調了RAG在減輕醫師負擔和提升病人參與度的潛力，但也指出在臨床應用中需解決非回應和上下文理解的問題。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

S2ERS 技術旨在提升大型語言模型（LLMs）在迷宮環境中的空間推理能力，改善路徑規劃。它採用了三個關鍵策略：首先，透過圖結構提取，幫助 LLMs 理解空間關係，減少錯誤；其次，納入狀態-行動價值函數（Q），指導 LLM 的決策，避免陷入死胡同；最後，透過多步推理，動態插入局部 Q 表，讓 LLM 同時生成多個行動步驟。實驗顯示，S2ERS 顯著減少了空間幻覺問題，成功率和最佳率分別提高約 29% 和 19%。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究探討了2023年美國一所研究型大學的本科生在一門專注於可持續性與科技的通識課程中如何運用人工智慧（AI）。39名學生在最終專案中記錄了他們對AI的使用，分析了可持續性概念的聯繫。研究發現，學生主要用AI來增強表達，部分學生則用於更複雜的任務，如論點發展。雖然許多學生對AI生成的內容持懷疑態度，強調智識獨立性的重要性，但研究顯示AI在高等教育中有助於學習的潛力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文介紹了網格人工智慧助手（GAIA），一種新型的大型語言模型，旨在提升電力調度的效率，對於穩定、經濟且環保的電力供應至關重要。傳統方法在複雜電力系統中表現不佳，而GAIA能協助進行操作調整和監控等任務。作者開發了獨特的數據集和提示策略，讓GAIA在ElecBench基準測試中表現優於LLaMA2。實際應用中，GAIA改善了決策制定和人機互動，為電力領域的未來發展奠定基礎。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡