研究發現，GPT-4o在回答減重手術相關問題時，不僅比真人專家快，病人也覺得AI的回答更清楚、完整又有同理心，特別是教育程度較低的病人更偏好AI。雖然醫師還是要把關正確性，但AI有機會幫助醫師省時，提升病人溝通和滿意度。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

肝臟疾病早期難發現且死亡率高，放射科報告解讀又很複雜。NLP和大型語言模型能協助從報告中萃取重要資訊，提升診斷和分期效率。雖然還有資料品質、透明度和整合等挑戰，但只要謹慎運用，這些技術有望大幅改善肝病診斷和照護品質。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

ChemReactSeek 是一個 AI 平台，專門用來自動化設計氫化反應流程。它會從科學文獻擷取資料，建立專屬知識庫，結合語意搜尋和大型語言模型推理，產生可執行的反應條件，並能實際驗證實驗結果。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文提出BTLA系統，讓一個人能同時用手和語音控制兩隻機器手臂，語音部分由GPT-3.5-turbo協助理解指令並自動選擇合適技能。實驗證明，BTLA在任務完成率和效率上都比傳統單人或雙人操作好，還能減輕操作員壓力。多數用戶也覺得語音操作直覺又方便。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，大型語言模型（LLMs）能自動產生 R 和 Python 程式碼來分析生殖健康資料，R 的表現比 Python 好，因為套件支援較完整。OpenAI 的 o3-mini-high 模型表現最佳，甚至能追上或超越原本比賽冠軍。這顯示 LLMs 有機會讓 omics 資料分析更自動化、普及，幫助更多研究人員進行進階建模。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究開發的FHIR-GPT大型語言模型，能自動把臨床紀錄轉成標準化的FHIR藥物資料，解決醫療資料互通的問題。FHIR-GPT準確率超過九成，擷取藥物細節也更精準，表現比現有NLP方法更好，證明LLM能有效提升醫療資料轉換效率。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

美國研究團隊開發出AI-CAC深度學習演算法，能自動從一般胸部CT掃描中準確測量冠狀動脈鈣化，效果媲美傳統心臟專用檢查。AI-CAC分數可有效預測10年內死亡及心血管風險，且三分之一患者屬高風險，幾乎都適合預防治療。這項技術有望讓心臟病風險篩檢更普及，程式碼也已公開。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較專家設計的系統性回顧檢索策略，和ChatGPT根據相同目標產生的三種策略，並在Medline上執行比對，評估ChatGPT產生的策略是否能複製或優化傳統檢索方式。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究要比較ChatGPT和人工審查者在評估醫療RCT偏倚風險時的一致性。研究會用25個案例訓練ChatGPT，再用75個案例測試兩者評分的一致程度，並用Cohen’s kappa來分析。結果將評估ChatGPT是否能可靠協助系統性回顧的偏倚風險判斷。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT（GPT-4）在標準化、流程明確的急診案例（如心肌梗塞、氣喘）表現不錯，和專科急診醫師的決策有超過一半一致。但遇到像中風或合併休克的複雜情況時，表現就不太穩定。總結來說，ChatGPT適合當輔助工具，還無法取代醫師在複雜案例的專業判斷。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡