這項研究發現，評審和創作者的文化背景及身份（人類或AI）會影響對創造力的評分。人類偏好人類作品，AI則偏好AI作品，大家也都比較喜歡自己文化背景的故事。這顯示只用人類評審來評估AI創造力，可能會有偏見，未來應重新思考評估方式。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

藥物基因體學能讓用藥更個人化，但臨床應用還有困難，像是檢測項目不夠精準、難和電子病歷整合、醫師對相關知識不熟等。論文建議聚焦重要基因、把提醒工具整合進EMR、加強醫師訓練、增加多元研究族群，並簡化保險流程，來推動臨床應用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

Medway NHS Foundation Trust 推出生成式 AI 聊天機器人，幫助臨床醫師撰寫研究計畫書，特別適合沒經驗的醫師。初步結果顯示，使用者滿意度高、自信心提升，參與研究的人也變多。不過，平台本身還有限制，未來需要加強 NHS 各單位的整合與存取。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較GPT-4.0、Claude-2和Llama-2三款AI在牙科選擇題上的表現。結果顯示，GPT-4.0答對率最高（65.4%），解釋也最清楚，明顯優於另外兩款。整體來說，GPT-4.0目前在牙科專業知識上最值得信賴。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇統合分析發現，ChatGPT在皮膚科專科考題的答對率約七成，GPT-4.0表現比GPT-3.5好。不過，研究結果差異大，而且多只針對英文考題，應用在臨床或其他教育場合還有限。未來還需要更多研究來釐清影響表現的因素。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這份研究發現，台灣學校護理師普遍用ChatGPT查資料和做衛教教材，覺得AI能提升效率，但也擔心準確性、倫理和隱私問題。她們希望有更多實作型訓練，學會下指令和操作AI，並需要明確指引，才能安全有效地把AI用在工作上。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，GPT-4o 能準確分辨缺血性和出血性中風，準確率高達98%。但在細分缺血性中風的亞型時，表現就不太穩定，敏感度落在40%到95%之間。整體來說，GPT-4o 在中風大分類上很有用，但在細分類型時還有進步空間。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究提出SHREC框架，把輕量級LLM整合進EHR分析流程，自動化找特定病人族群。測試三種LLM後發現，像Mistral這類模型在醫療分類和表現型分析上表現優異，準確率和特異性都很高。LLM能減少人工審查負擔，且能彈性適應新任務。未來建議加強與生醫資料整合、理解LLM推理，以及提升生成式模型表現。 相關文章 PubMed 推理 ♡

經過微調的 BioClinicalBERT 模型，能準確又有效地從法醫死亡報告中分類特定藥物涉入情形，比傳統方法和一般語言模型更快、更可靠，有效提升藥物過量監測效率，也解決了手動 ICD-10 編碼常見的延遲和資訊遺漏問題。 相關文章 PubMed 推理 ♡

Assay2Mol 是一套用大型語言模型打造的工具，能從生化檢測資料庫的文字資訊，產生新藥物分子，幫助藥物開發。它會找出和新標的物相似的檢測資料，生成比只靠蛋白質結構方法更容易合成、效果更好的候選分子。 相關文章 PubMed 推理 ♡