多數人對用 ChatGPT 這類 AI 查健康資訊是開放的，但覺得 AI 沒有人醫親切、專業，所以比較不會分享 AI 給的健康建議。不過，熟悉 AI 的人則認為 ChatGPT 跟醫師差不多，也一樣願意分享兩者的健康資訊。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較四款AI聊天機器人回答旋轉肌袖損傷問題及與病患互動的表現。結果發現，Gemini在醫療問題正確率最高，ChatGPT-4o則在病患溝通、滿意度、可讀性和回覆品質上表現最好。這兩款AI在病患衛教和骨科臨床應用上都很有潛力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究提出用大型語言模型（LLMs）來推薦急性病患的診斷影像檢查，並確保建議符合美國放射學會的標準。作者也發表了RadCases資料集，證明LLMs在這個架構下，選擇影像檢查的準確度可媲美臨床醫師。這顯示AI能協助醫師提升急診決策的一致性與遵循指引的程度。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這套全新AI數位病人系統，結合真實健康紀錄和大型語言模型，讓醫學生能用語音和虛擬病人練習問診。研究發現，使用這系統訓練的學生表現更好、更有同理心，也更有信心面對病人。學生普遍認為這方法有成本效益，適合推廣到醫學教育，尤其是眼科領域。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

最新研究發現，2020至2024年間，學術論文中使用大型語言模型（LLM）的情況持續增加，電腦科學領域高達22%，數學和Nature期刊也有明顯成長（最高9%）。LLM特別常見於preprint作者、競爭激烈領域及短篇論文，顯示LLM已在科學出版界廣泛應用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

AI正改變感染症臨床實務，像深度學習和大型語言模型能提升診斷、預後、抗生素使用及新藥開發效率，也幫助醫師判讀影像和個人化治療。不過，AI應用還有成本高、泛用性不足和治理問題，需嚴格評估和持續監控，才能安全有效地整合進醫療。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

大型語言模型（LLMs）能幫忙優化網路資源分配，像是在總速率最大化上，不需要懂演算法或寫程式。零樣本實驗發現，GPT 這類 LLM 最多可達現有方法 58% 的效率，但部分 LLM 處理數值或結構化資料時表現較差，除非有經過微調。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

**重點整理：** 這項研究比較了ChatGPT和Reddit在皮膚科建議上的品質，強調雖然線上資源有助於減少健康差距、提升資訊取得的便利性，但皮膚科醫師還是要注意病人過度依賴這些來源的風險，並且指導他們正確使用這些資源。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

TL;DR： NUPES 是一種新型非均勻量化方法，能更有效壓縮 DNN 和 LLM 模型，特別適合有離群值的權重分布。它在訓練時同時學習權重和量化運算子，推論時只需整數運算，壓縮率表現優於現有方法，適用於各種資料情境。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

Herrmann（2025）提出用NLP模型自動評分語音可懂度，透過比對聽者回應和目標句子的語意相似度，準確度比傳統方法高。不過，這種方法高度依賴大型語言模型，會有透明度和倫理上的疑慮，建議開放原始碼以確保公平。整體來說，這對語音研究是很有潛力的新進展。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡