這項研究發現，多數有經驗的審稿人無法分辨出由 ChatGPT-4o 完全撰寫的科學論文，顯示 AI 生成的學術寫作很容易被忽略。結果提醒學界需加強辨識 AI 文章的意識與工具，以避免錯誤資訊或學術不端。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT-4o在醫學放射科教育中能幫助結構化反思內容，但缺乏情感深度和真實人性。AI適合當輔助工具，無法完全取代老師帶領的反思討論。建議採用人機合作的方式，才能發揮最大學習效益。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這份計畫書要回顧2023到2025年間，醫療人員在臨床紀錄上用生成式AI和環境抄寫工具的經驗與看法。會系統性搜尋文獻，整理醫療人員怎麼用、為什麼用或不用這些工具，並分析他們覺得的好處和風險。最後會找出研究缺口，提供醫療人員使用生成式AI的完整現況總結。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

醫學知識爆炸，傳統純文字教學已經讓學生吃不消。認知科學建議結合文字和圖像（雙重編碼）能提升學習效果，但現有教材很少這樣做。現在有像 ChatGPT、Gemini 等 AI 工具，能輕鬆製作圖像、音訊、互動地圖和影片，讓學習更有趣又有效，對 Gen Z 特別有幫助。這些工具操作簡單，但還是需要學校支持和訓練。只要善用 AI 多模態內容，就能有效解決醫學教育的資訊爆炸問題。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，GPT-4在選擇MRI掃描流程時，表現跟資淺放射科住院醫師差不多，尤其在心臟和神經影像領域表現較佳，但在肌肉骨骼案例較弱。結果顯示，GPT-4有機會協助新手醫師提升效率、減少錯誤，特別適合在工作繁忙時當作輔助工具。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

生成式AI和大型語言模型，透過有效的提示工程，能幫助物理治療教育提升課程設計、案例創建及回饋效率。像IDEA方法這類技巧，讓教師更容易運用AI，推動創新，也協助師生適應AI結合的教學與醫療環境。圖表也整理了實用工具，方便教師快速上手。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究推出 GynMedEval 資料集，收錄 515 個真實婦科病例，專門用來評估大型語言模型（LLMs）在婦科診斷的表現。結果顯示，LLMs 對常見疾病診斷還不錯，但準確率都沒超過 90%。GynMedEval 有助於提升 LLMs 在醫療診斷上的安全性和實用性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究建立了一套標準來評估大型語言模型在11種生醫知識擷取任務的表現。結果發現，模型表現會因任務難度、專業詞彙和資訊呈現方式而有明顯差異。雖然要求模型引用原始文獻有幫助，但要讓模型每次都穩定做到還是很有挑戰。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，單獨用大型語言模型診斷精神科案例時，常常會過度診斷。不過，若搭配專家設計的決策樹，診斷的準確度和整體表現都明顯提升，過度診斷也減少，敏感度幾乎沒變。這表示結合專家推理工具能讓AI在精神科診斷上更可靠。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究把精選的腫瘤醫學知識庫（MOAlmanac）結合到RAG-LLM後，癌症治療建議的準確率最高可達95%，明顯優於只用LLM的方法。特別是在有結構化資料時，RAG-LLM在臨床決策支援上展現很高的實用性與可靠性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡