用大型語言模型（LLMs）來分類老師課堂激勵訊息，雖然效率高又有潛力，但目前還有資料品質、模型泛用性和課堂互動複雜度等挑戰。文獻建議，LLMs 在教育應用上要審慎且負責任地推動。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文回顧醫療多模態大型語言模型（MLLMs）近期發展，發現2024年相關研究激增，但實際臨床應用還很少。多數聚焦於放射科、病理科的診斷或報告生成，主要用GPT類模型。雖然提示詞設計能提升表現，但評估標準不一、錯誤分析不足，也少討論可解釋性和臨床整合。作者強調需標準化評估、加強錯誤分析及以人為本設計，才能安全有效落地臨床。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究團隊開發出VTE-BERT這套NLP工具，可以準確又快速地從癌症病患的臨床紀錄中找出靜脈血栓栓塞事件。這個模型在不同醫療系統的資料上測試都表現很好，能大幅減少人工查閱病歷的時間，幫助加速血栓相關的研究。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT在毒理學問題上的正確率高達89%，明顯優於醫學實習生的56%。不過，面對兒科和複雜案例時，ChatGPT表現較弱。整體來說，ChatGPT有潛力成為急診醫師的輔助工具，但在特定情境下仍有限制，建議使用時要小心並持續優化。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

AI和機器人手術在醫療領域發展很快，像放射科、病理科和骨科都有應用，但目前還有演算法不透明、法律和高成本等問題。這些技術還沒明顯比傳統方法好，也沒證明比較省錢。不過，隨著醫療需求增加，未來如果技術持續進步，這些困難有機會被解決。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較了ChatGPT-4和Google Gemini在回答口腔健康問題的表現，發現兩者都能提供清楚完整的答案，但ChatGPT-4的準確度較高，也更符合FDI官網資訊。整體來說，這兩款AI都適合用來查詢一般口腔健康知識。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

大型語言模型在臨床應用時，遇到帶有錯誤細節的提示詞，常會產生或加劇錯誤資訊（幻覺），六種模型在一半以上案例都出現這問題。雖然用特製提示詞能降低幻覺發生率，但還是無法完全避免，且調整temperature沒什麼幫助。這代表臨床使用時，還是有一定風險存在。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

**重點整理：** AI正在徹底改變重症醫療，不僅提升了風險評估的準確度，也讓治療更個人化。不過，目前還有像是資料品質、模型透明度、臨床流程整合，以及倫理相關的問題需要克服。持續的研究和監督對於AI在臨床實務中安全且有效的應用是不可或缺的。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，傳統搜尋引擎在資訊來源、更新速度和連結提供上較優，但生成式AI給的答案更相關、品質也較高，只是很少附上來源。整體可信度差不多，但AI缺乏連結和參考資料，讓使用者較難判斷資訊是否可靠。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，四種大型語言模型（LLM）在選擇正確影像檢查上，表現和多數臨床醫師差不多，甚至有時更好，尤其是DeepSeek-R1。LLM的建議很一致，重複測試也很穩定，和資淺放射科醫師的準確度相當。這顯示LLM未來有機會成為放射科醫師決策的好幫手。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡