這項研究探討如何準確測量各種疾病患者的醫療需求，並強調優化資源配置以避免浪費的重要性。研究使用大型語言模型（如ChatGPT）進行情感分析，重點分析患者經驗、醫生技能及基礎設施。透過鏈式思考提示，並比較中英文LLMs在中文數據集上的表現，評估醫療資源配置的不滿。結果顯示ChatGPT 3.5在穩定性和成本上優於其他模型，並有效分析患者評價，幫助合理配置資源，促進良好健康與福祉的實現。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

機器人單目姿態估計是神經網絡中的重要技術，結合了單目同時定位與地圖建構（SLAM）和單視角物體姿態估計（OPE）。這些技術的核心包括深度預測網絡、語意理解、神經隱式表示和大型語言模型（LLMs）。若能開發出一個完整的單目姿態估計系統，將大幅提升機器人的實際能力。未來的研究可能會著重於提高準確性和效率，並探討這些技術在實際應用中的整合可能性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在自動化選舉虛假資訊操作的潛力，介紹了名為DisElect的數據集，包含2,200個惡意提示和50個良性提示，專為英國情境設計。結果顯示，大多數LLM會遵從生成惡意內容的請求，少數拒絕的模型也會拒絕良性請求，特別是右派觀點的內容。此外，自2022年以來，許多LLM生成的虛假資訊與人類文本幾乎無法區分，部分模型甚至超越人類的「人性化」水平。這顯示LLM能以低成本有效生成高品質的選舉虛假資訊，為研究人員和政策制定者提供基準。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文全面探討微型語言模型（TLMs），這些模型是大型語言模型（LLMs）如GPT和BERT的緊湊替代品，專為資源有限的設備設計，如智慧型手機和物聯網系統。論文分析了TLMs的架構與方法，強調知識蒸餾、量化和剪枝等技術，提升效率與性能。還探討了TLMs在邊緣計算、工業自動化和醫療保健的應用，並面臨模型大小與準確性之間的權衡等挑戰。最後，建議未來研究方向，包括混合壓縮技術和針對特定硬體的上下文感知模型。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

近年來，許多期待中的母親和哺乳中的母親開始透過社交媒體尋找哺乳資訊，並使用像ChatGPT、Gemini和Copilot等AI聊天機器人獲取指導。本研究比較這三款聊天機器人的表現，針對50個哺乳問題進行評估，結果顯示它們在信息質量、可靠性和可讀性上有顯著差異。Copilot在多項評分中表現最佳，而Gemini在某些評估中也表現不俗。雖然這些AI能提供可靠的答案，但其信息的複雜性可能影響理解，未來仍需進一步研究以提升其在醫療領域的應用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究評估了與唇顎裂相關的線上病人教育材料（PEMs）的可讀性，並檢視其是否符合建議的可讀性標準。透過系統性回顧，分析了九項研究，結果顯示這些材料的寫作水平普遍過高，超出建議範圍。可讀性指標顯示，這些材料對一般護理人員來說過於複雜，強調了改善可讀性和可及性的必要性。未來應著重於創建多樣化資源及進行可用性評估，以縮小全球在唇顎裂護理教育上的差距。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究評估了ChatGPT-4對衰弱症相關問題的回答，結果顯示其回應在相關性、準確性、清晰度和完整性上表現良好，獲得高分。然而，評分者之間的一致性較差，顯示在準確性和清晰度上存在變異。雖然ChatGPT-4在病人教育方面有潛力，但仍需專家監督以確保臨床有效性。未來研究應聚焦於整合病人特定數據，並比較不同人工智慧工具，以提升其在衰弱症管理中的應用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

急性前髓細胞白血病（APL）是一種急性髓性白血病，因染色體易位導致PML::RARA基因融合，若不治療會有高死亡風險。快速診斷對於APL至關重要，螢光原位雜交（FISH）和聚合酶鏈反應（PCR）是常用技術。近期人工智慧（AI）技術的進展，特別是機器學習（ML）和深度學習（DL），在APL的診斷和管理上顯示出良好潛力。文獻分析顯示，這些AI模型在靈敏度、特異性和準確性上表現優異，未來有望成為評估APL的重要工具。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

本研究評估了ChatGPT在回答有關肺癌手術的常見問題上的能力。專家小組對其十六個回答進行評估，結果顯示所有回答都令人滿意且基於證據，僅有少數需要小幅澄清。使用的語言也易於患者理解。結論是，ChatGPT能有效提供肺癌手術相關資訊，並可作為術前患者教育的有用工具。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

人工智慧（AI）正在改變醫療保健，但也帶來了倫理和法規挑戰。本研究旨在建立一個可信賴的AI框架，強調透明度和公平性，並提供可行策略以在臨床中實施。透過文獻回顧，發現目前AI治理存在缺口，提出了適應性監管框架和可量化的可信度指標。研究強調多方參與和全球合作的重要性，以確保AI創新能解決醫療需求。實現可信賴的AI需要技術進步、倫理保障和持續合作，促進負責任的創新並提升病人結果。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡