這項研究發現，AI聊天機器人（如ChatGPT、Copilot、Gemini）產生的假牙衛教內容，雖然有助於病患了解資訊，但內容長度、可讀性和正確性會因主題和來源而異。建議牙醫師在推薦AI生成的衛教資料前，務必先審核內容品質，確保資訊正確無誤。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，GPT-4o能準確辨識心電圖影像，並在少量範例學習下，以83%準確率分辨正常與異常心電圖，但辨識特定病理的準確率僅41%。雖然還不適合做詳細診斷，但在初步篩檢和分流上有潛力，未來可望成為方便的輔助工具。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

MammaBoardGPT 結合歐洲指引和實際病例訓練，在25個乳癌案例中，治療決策有84%和腫瘤委員會一致，優於標準GPT-4的76%，且無完全不符情形。顯示其有助臨床決策，但仍需更多臨床驗證。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文提出「情感增強推理」（EAI）方法，透過結合情感訊號和視覺對比式解碼，有效減少大型語言模型在多模態生成時的幻覺現象。實驗證明，EAI 在 MSCOCO 和 GQA 資料集上，關鍵指標提升 4–8%，特別是在情感強烈的情境下效果更明顯，讓 AI 輸出更準確、更貼近人類情感。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究提出「雙重關係圖（DRG）」框架，結合大型語言模型和協同過濾技術，來提升課程推薦系統在資料稀疏時的表現。DRG 同時考量課程間和使用者與課程間的關係，顯著提升推薦準確度和連結覆蓋率，並優於現有方法。架構模組化，方便整合，程式碼將公開。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，AI（ChatGPT-4o）寫的科學論文在清晰度和可讀性上勝過人類醫師，但在技術正確性和深度上明顯不足，缺乏關鍵分析和背景。評審都能分辨出AI和人類的作品，且偏好同類型寫作。結論是AI能提升寫作表達，但無法取代人類的專業判斷，人工審查還是很重要。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文用Rodgers演化性概念分析法，回顧41篇文獻，釐清大型語言模型（LLMs）在護理教育的角色。LLMs被視為可取得、個人化又創新的互動工具，有助於提升學習成效並推動教育轉型。不過，文中也提醒要重視倫理問題，確保LLMs的應用符合護理教育的核心價值。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

大型語言模型雖能減輕醫護行政負擔，但過度依賴恐影響批判思考與個別化照護。醫護人員需學習AI素養、主動驗證AI內容，並加強臨床推理訓練。AI應審慎導入，政策要重視準確性、倫理與安全，並將AI與批判性思考教育納入醫療專業訓練。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較醫師單獨解讀與結合AI輔助的電診斷報告，結果發現兩者在報告品質上沒有明顯差異。醫師對AI信任度普通，覺得系統操作不太方便，對減輕工作量幫助有限。不過，AI在處理常規案例時，還是有機會幫醫師減少文書工作，讓醫師能更專注於複雜病人。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

**重點摘要：** 這項研究比較了人類與AI（大型語言模型）在跨專業教育中分析學生反思的結果。雖然AI可以快速處理大量資料，但其分析結果和人類並不完全相同。因此，AI應該作為輔助工具，搭配其他評估方法一起使用，而不是完全取代人類分析。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡