這篇教學說明了如何開發專為HIV感染者設計的心血管與代謝健康教育AI模型CARDIO。團隊用跨領域方式整理實證資料，發現現有AI在準確性、可讀性和文化適切性都不夠好。經過多次微調和專家把關，模型表現大幅提升，證明有針對性的資料和優化能打造更有效、個人化的病患教育AI，幫助HIV慢性共病管理。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文提出EA-HAS-Bench，首創以能源為重點的大型NAS基準，方便研究人員同時考量模型效能與能源消耗。作者還設計了基於Bézier曲線的代理模型來預測學習曲線，並用LLM輔助的LESS方法提升超參數調整的能源效率。實驗證明這些方法能有效平衡準確率和能源用量。資料集與程式碼已公開。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文回顧了用結構化提示（像是Chain-of-Thought、Tree of Thoughts等）來提升大型語言模型推理能力的最新進展，並提出一套通用框架和分類法，分析不同結構和演算法對效能的影響。作者也比較現有方法、討論理論基礎，並指出未來研究方向，期望推動更有效的提示工程策略。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究團隊開發了一份21題、6大面向的量表，專門評估醫療人員在臨床上對大型語言模型（LLMs）倫理議題的認知。這份量表經過埃及和沙烏地阿拉伯658位醫療人員驗證，證實具備良好效度與信度，涵蓋隱私、同意、透明度、偏見、安全性及教育等重點。這工具有助於推動醫療領域負責任且合乎倫理地運用LLMs。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

**英文 TL;DR 的繁體中文翻譯：** 「Just Accepted」的論文在 *Radiology*（放射學）期刊上，代表已經完成同儕審查並被接受，但還沒進入最終發表的形式。這些論文之後還會經過編輯和格式調整，內容在正式發表前可能還會有變動。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

最新研究發現，OpenAI 的多模態大型語言模型（如 GPT-4o）在放射學測驗的表現大幅進步，準確率幾乎追上專業放射科醫師，並且明顯優於 Google Gemini 和 Meta Llama。OpenAI 最佳模型和醫師的表現差異，統計上已無顯著差別。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文提出用AI（像大型語言模型）來協助健康研究問卷設計，能加快流程、減少錯誤，讓問卷更精準和多元。AI不是要取代現有方法，而是補充，強調要重視倫理、透明和避免偏見。結合AI和專家經驗，有助於提升問卷品質和效率。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究發現，AI生成的小兒脊柱側彎相關答案，正確性和適切性跟專業醫學學會的答案差不多，專家們對兩者的接受度也相近。不過，AI在醫療資訊應用上還有進步空間，未來仍需加強，才能確保病患獲得正確可靠的知識。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT 和 Gemini 兩款 AI 都能有效協助產生頭頸重建領域系統性回顧的新研究想法，且有七成是全新未見於文獻。兩者表現沒有明顯差異，但提出的想法多偏向較廣泛的主題。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究用大型語言模型，根據影像的中繼資料自動產生文字描述，再把這些描述和皮膚病灶影像配對，一起輸入多模態深度學習模型。結果顯示，這種方法在多個資料集上，皮膚病灶分類的準確率都比只用影像的模型還要好。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡