這項研究公開一個全新資料集，收錄18位長新冠患者的時序性文字資料，經Llama-3.1-70B-Instruct處理並由專家標註臨床風險。作者提出Active Attention Network，結合專業知識與主動學習，能更準確預測臨床風險及偵測重要病程事件，協助提升照護品質並有效分配醫療資源，同時減少人工標註需求。 相關文章 PubMed 推理 ♡

臨床試驗招募常遇到知名度低、條件複雜等困難。研究用TrialGPT大型語言模型，把50個線上病患案例和臨床試驗配對，結果比傳統關鍵字搜尋多找出46%合適試驗，每位病患平均可配對7個試驗，病患和主辦單位都給予高度好評。 相關文章 PubMed 推理 ♡

作者們推出 ArchEHR-QA，一個由專家標註、收錄 134 個 ICU 和急診真實病例的資料集，專為評估 AI 回答電子病歷（EHR）問題而設計。資料集包含病患提問、醫師解讀、EHR 重點摘錄及醫師答案。他們用三種開源語言模型測試，發現 Llama 4 用「先給答案」策略效果最好。常見 AI 問題有遺漏重點和產生虛構內容。ArchEHR-QA 有助於開發更準確、以病患為中心的 EHR 問答系統。 相關文章 PubMed 推理 ♡

Cell Ontology（CL）是單細胞組學領域用來標準化細胞類型的重要工具，支援多平台的FAIR數據實踐。這篇論文回顧CL的應用現況，介紹與細胞圖譜計畫合作擴充細胞類型的進展，並討論統一細胞定義、整合標記資料及運用大型語言模型等挑戰。 相關文章 PubMed 推理 ♡

作者強化了 BioRED 生醫關係萃取資料集，新增主詞/受詞等方向性註記，幫助理解複雜生物網絡。他們提出多任務語言模型，結合 soft-prompt 學習，同時辨識關係、創新發現及實體角色。新增 10,864 筆方向性資料，模型表現超越 GPT-4、Llama-3，程式碼與資料已公開。 相關文章 PubMed 推理 ♡

作者開發了一套用大型語言模型（LLMs）自動從病例報告中擷取並標註臨床事件時間點的流程，建立了針對敗血症、細節豐富的時間序列資料集。系統在事件辨識和排序上與專家相近，但在重建完整臨床時間軸上仍有限制，未來可結合多種資料型態來優化。 相關文章 PubMed 推理 ♡

這篇論文介紹 ClinIQLink，是 BioNLP 2025 的共享任務，評估大型語言模型在近 5,000 筆經專家驗證、具醫學根據的家庭醫師問答配對上的表現，涵蓋七種問題格式。參賽系統需以容器提交，會自動評分，表現最佳的答案還會由醫師審查。 相關文章 PubMed 推理 ♡

近年水處理吸附材料的研究論文雖然暴增，但實際能用在產業的材料卻很少。分析1973到2023年超過一萬一千篇論文發現，大部分新材料的吸附能力沒明顯提升，只有極少數表現突出，顯示研究熱潮和實際效能進步有很大落差。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較五款大型語言模型在口腔醫療資訊上的表現，發現 ChatGPT 答案最正確、清楚，HuatuoGPT 表現較差。除了 HuatuoGPT，其餘模型都通過牙醫執照考試，答題速度也很快。整體來說，這些模型對牙醫和病人衛教有幫助，但建議使用時還是要小心查證。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇綜述分析超過2,100篇關於ChatGPT在醫療領域的文章，發現多數認為它有助於自動化流程和輔助決策，但也有對倫理、準確性和隱私的疑慮。作者提出「ABCD模型」，希望幫助醫療人員更有效且負責任地運用ChatGPT，並指引未來臨床應用方向。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡