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放射科醫師在診斷中扮演關鍵角色,作為病人和轉診醫師之間的獨立第三方,這種獨立性對於準確記錄異常、解決症狀與臨床印象的差異,以及管理偶然發現至關重要。隨著生成式人工智慧進入放射學,這種專業自主性變得更加重要。大型語言模型雖然能提升報告質量,但病人也開始利用這些工具來更好理解報告及其健康影響。 相關文章 PubMed DOI 推理

這項研究探討大型語言模型(LLMs),特別是GPT-4o,在公共衛生文件分析中的應用,像是社區健康改善計畫。研究比較了GPT-4o的半自動化輸出與人類分析師的表現。 主要發現包括: 1. **準確性**:GPT-4o的抽象準確率為79%,錯誤17次;人類分析師則為94%,錯誤8次。數據綜合方面,GPT-4o準確率僅50%,錯誤9次。 2. **時間效率**:GPT-4o在數據抽象上耗時較少,但考慮到提示工程和修正錯誤,實際節省不明顯。 3. **謹慎態度**:建議公共衛生專業人員謹慎使用生成式AI,權衡資源節省與準確性問題。 總之,GPT-4o在公共衛生內容分析上有潛力,但需注意其限制。 相關文章 PubMed DOI 推理

這項研究探討大學生的微博發文與父母教養風格的關聯,指出負面教養可能引發焦慮和憂鬱等心理健康問題。研究分析了575名學生的超過111,000篇發文,透過頻率分析找出語言和情感表達的差異。他們開發的新方法在評估教養風格上表現優於現有的自然語言處理模型,顯著降低均方誤差(MSE)。這些發現有助於理解教養與學生表達的關係,並為醫療提供者提供工具,以識別有風險的學生並進行及時干預,改善心理健康並預防自殺。 相關文章 PubMed DOI 推理

2024年的研究探討人工智慧(AI)學習對醫學生臨床前階段考試成績的影響。研究團隊向內華達大學拉斯維加斯分校的2027班學生發放問卷,將他們分為使用AI和不使用AI的兩組。透過兩樣本t檢定比較六個器官系統考試及期末考試的成績,結果顯示兩組之間並無顯著差異。大多數AI使用者表示主要利用ChatGPT來簡化難題。研究結論認為,AI的使用對考試成績沒有明顯影響。 相關文章 PubMed DOI 推理

這項研究提出了一個新框架,結合本體知識與抽象文本摘要,提升新聞文章的摘要質量與相關性。傳統的提取式摘要常常內容過於一般化且不準確,因為缺乏專業知識。這個新方法透過本體知識微調摘要過程,產生更準確且具上下文的摘要。評估結果顯示,這個框架的表現超越了BART、BERT和GPT-3.5,ROUGE-1分數提高5.1%,ROUGE-L改善9.8%。整體來看,將本體見解融入摘要過程是一個有效的策略,能生成高質量的新聞摘要。 相關文章 PubMed DOI 推理

這項研究探討了ChatGPT 4.0作為手部疾病初步診斷工具的有效性,涵蓋了觸發指、杜普伊特氏攣縮、腕管症候群等疾病。結果顯示,GPT-4.0對大多數疾病的診斷準確率超過95%,但拇指掌腕關節骨關節炎的準確率僅60%。在97%的案例中,GPT-4.0建議患者尋求醫療協助。研究也分析了其使用的術語,發現某些疾病之間有重疊。總體來看,GPT-4.0作為診斷輔助工具有潛力,但仍需進一步研究以提升準確性。 相關文章 PubMed DOI 推理

這篇論文探討大型語言模型(LLMs)如ChatGPT在編輯用戶生成內容(UGC)時的意外影響,特別是情感變化。分析氣候變遷推文後發現,LLMs重述的推文通常情感更中立,這可能扭曲依賴UGC的研究結果。為了應對這些偏見,論文提出兩種策略:一是使用預測模型識別原始情感,二是微調LLMs以更好地對齊人類情感。整體而言,研究強調了LLMs對UGC情感的影響,並提供減少偏見的實用方法,確保情感分析的可靠性。 相關文章 PubMed DOI 推理

這篇論文探討在東歐推行自動灌溉系統和AI驅動的氣候監測,以應對氣候變遷並確保糧食安全。透過物聯網技術,系統持續收集溫度、濕度和土壤濕度的數據,並利用AI分析,提供最佳灌溉建議。這樣可以減少水和能源消耗,增強植物健康,提高農業生產力。數據無線傳輸至中央數據庫,便於進行國家級氣候評估。AI在農業監測中的應用,為可持續農業和應對氣候挑戰邁出了重要一步,並可作為其他脆弱地區的參考模型。 相關文章 PubMed DOI 推理

這個專案專注於為電動輪椅打造一個互動控制系統,使用機器人操作系統(ROS)。系統具備友善的網頁介面和由 Google Gemini 驅動的聊天機器人,提升用戶的控制與個性化體驗。 主要方法包括: 1. **API 整合**:存取用戶偏好資料庫。 2. **臉部識別**:根據用戶身份調整回應。 3. **群體識別**:協助導航。 4. **自適應聊天機器人回應**:提供量身定制的互動。 測試結果顯示,系統能根據用戶偏好調整輪椅行為,提升安全性與個性化導航,顯著改善使用者的自主性與生活品質。 相關文章 PubMed DOI 推理

本研究探討ChatGPT-4在評估餐點營養成分的有效性,分析了114張餐點照片。結果顯示,ChatGPT能準確識別93%的食物,對小份量餐點的重量估算一致性良好,但中、大份量則較差。16種營養素中,有10種的估算結果一致性不佳,且多數低估了含量。與七位營養師的評估相比,ChatGPT在食物識別和小份量估算上表現優異,但在中、大份量及營養成分計算上仍需改進。 相關文章 PubMed DOI 推理