抗體在免疫防禦和治療中扮演重要角色，其效能透過親和力成熟過程增強。傳統技術測量抗體結合親和力困難，因此我們提出了AntiFormer，一個基於圖形的語言模型，能更準確預測抗體親和力。AntiFormer經過廣泛評估，表現優於現有方法，能快速提供準確預測。它在SARS-CoV-2患者樣本中識別出強中和抗體，並分析流感疫苗反應，揭示年輕人和老年人之間的免疫反應差異。這項研究強調了大克隆型類別在免疫調節中的重要性，顯示AntiFormer在抗體診斷和治療上的潛力。 相關文章 PubMed DOI ♡

大型語言模型（LLMs）在臨床診斷支持上展現了潛力。本研究比較了Bing、ChatGPT和Gemini三個LLMs在處理複雜臨床案例的表現，並評估了一個新開發的評分標準。結果顯示，Gemini的表現最佳，且評分工具的可靠性高，觀察者間變異性低。研究強調不同情境下模型表現的差異，並指出在實施前需評估診斷模型的有效性，為AI在臨床應用的整合提供了新的討論基礎。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究評估了ChatGPT-4o在模擬歐洲介入放射學委員會（EBIR）考試的表現，正確率達67.0%。GPT-4o還為醫學生和EBIR考生生成不同難度的考題。四位參與者的表現顯示，醫學生在學生級別考題得分46.0%，EBIR持有者在學生級別得74.0%。所有參與者對學生級別考題的正確回答率在82.0%至92.0%之間，顯示其訓練效果良好，且僅有0.3%的考題被認為不合理。總體來看，GPT-4o在模擬EBIR考試及生成考題方面表現出色。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究評估了 ChatGPT 和 Google Bard 兩個大型語言模型在婦科癌症管理問題上的表現。結果顯示，這兩個模型對於一些常見問題的回答大多準確，如子宮頸癌篩檢和 BRCA 相關問題。然而，面對更複雜的案例時，它們的表現較差，常缺乏對地區指導方針的了解。儘管如此，這些模型仍能提供病人和照護者在管理和後續步驟上的實用建議。結論指出，LLMs 雖無法取代專業醫療建議，但可作為輔助工具，提供資訊和支持。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究探討了ChatGPT的預測能力，特別是GPT-3.5-turbo和GPT-4，針對韓國敗血症聯盟數據庫的數據，預測成人ICU患者的院內死亡率。研究分析了4,786名患者的7天死亡率和4,025名患者的30天死亡率。結果顯示，GPT-4在7天死亡率的預測上表現較佳，AUROC達0.70-0.83，而GPT-3.5則為0.51-0.70。對於30天死亡率，GPT-4的AUROC範圍為0.51-0.59，顯示出一定的預測潛力。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究顯示生成式人工智慧，特別是OpenAI的GPT-4 Turbo API，在提升放射學訓練方面的潛力。研究發現，這個AI模型能檢測到的差異明顯多於專業放射科醫師，顯示其在傳統審查中可能被忽略的改進空間。雖然AI在差異檢測上表現優異，但在評分一致性上仍有改進空間。生成的教學要點在85%的案例中被認為適當，顯示其教育價值。未來研究可著重於提高模型準確性及評分者一致性，並探討AI反饋對實習生的長期影響。 相關文章 PubMed DOI ♡

您的研究強調病人教育在心臟衰竭管理中的重要性，並探討像ChatGPT這樣的AI聊天機器人的潛力。您比較了ChatGPT的回應與頂尖心臟病學機構的教育材料，評估了可讀性和可行性。 研究發現，雖然ChatGPT的回應較長且複雜，但可讀性得分仍具競爭力。然而，其可行性得分較低，顯示資訊雖全面，但對病人來說應用不易。 這項研究強調AI在病人教育中的潛力，但也指出需進一步研究以提升這些工具的可靠性和有效性，才能被認可為可信資源。整體而言，您的工作為技術與醫療教育的交集提供了重要見解。 相關文章 PubMed DOI ♡

斜視是常見的眼科疾病，病人教育對於知情決策很重要。本研究比較了三個AI聊天機器人（ChatGPT、Bard、Copilot）和一個可靠網站（AAPOS）在回答斜視相關問題的表現。結果顯示，AAPOS在準確性上表現最佳，其次是Bard、Copilot和ChatGPT。Bard在可理解性和可行性方面得分最高，而AAPOS則在可讀性上最容易理解。情感分析顯示，Bard和Copilot在病人教育上有潛力，但AAPOS在準確性和可讀性上仍優於這些聊天機器人。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究探討了ChatGPT-4在文獻回顧中的有效性，特別是在醫療法律背景下醫生與病人之間的關係。分析了由GPT-4生成的文獻回顧與人類研究者撰寫的回顧，並根據準確性、反應時間等標準進行比較。結果顯示，GPT-4在反應時間和知識廣度上表現優異，但在深入理解和情境相關性上較弱。研究強調，雖然GPT-4可作為初步工具，但仍需專家評估以提升學術成果的準確性和情境豐富性，特別是在醫學研究領域。 相關文章 PubMed DOI ♡

這項研究探討耳鼻喉科住院醫師選拔中，人工智慧模擬的決策是否受到人口統計偏見影響。研究使用OpenAI的GPT-4和GPT-4o模擬選拔委員會的決策，結果顯示RSC成員在種族、性別和性取向上存在偏見，特別偏好與自己相似的申請者。最新的ChatGPT-4o則顯示出對黑人女性和LGBTQIA+申請者的偏好，強調在選拔過程中需注意和減少這些偏見，以確保未來醫療人力的多樣性和代表性。 相關文章 PubMed DOI ♡