這項研究用小型transformer和GPT-4o模型來分類醫學文獻，判斷是不是RCT和是否跟腫瘤學有關，兩種方法的準確率都很高，尤其是RCT分類F1分數超過0.9。之後再用簡單規則式，準確找出腫瘤學RCT的腫瘤類型，讓後續專業處理更有效率。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

一個團隊開發了AI教練「Bill」，用GPT-4o模擬真實放射線技術情境，讓學生互動練習並即時獲得回饋。初步結果顯示，Bill能有效提升學習成效，也展現AI在醫療訓練上的潛力，未來有望擴展到其他醫學領域。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究用文獻計量分析，整理2022年底到2023年底間3,411篇AI生成內容（AIGC）在醫療領域的論文，發現相關研究快速成長，美國和哈佛大學發表最多。熱門主題包括AIGC的影響、適用性和大眾看法。研究建議未來要加強規範、優化資訊服務、釐清AIGC角色，並推動醫療大型語言模型發展。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究開發了一套AI預篩選流程，把複雜的臨床試驗納入標準拆成簡單問題，並結合兩種大型語言模型來判斷病人資格。這系統不只準確率高、速度快，還能保障資料安全，特別適合資源有限的醫療單位，有助於提升肝病臨床試驗的招募效率。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT能幫助腦膜瘤患者了解診斷和治療，特別是在放射線治療後的衛教上。大多數患者覺得ChatGPT的回答清楚又正確，六成願意未來再用。醫師也認同內容大致正確，但提醒部分細節、尤其副作用說明還不夠完整。整體來說，ChatGPT適合當作衛教輔助工具，但還是需要醫師把關。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究發現，結合RAG技術的生成式AI在回答FDA指引問題時，GPT-4 Turbo表現最佳，約34%答案完全正確且有幫助，36%正確，17%部分正確，13%有錯誤。系統約九成能引用正確來源。雖然能加快查找速度，但因仍有錯誤風險，建議優化提示詞和系統設定，才能更安心依賴AI提供法規建議。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

**重點摘要：** ChatGPT 可以產生美國醫師執照考試（USMLE/COMLEX）風格的醫學考題，這些題目作為起點還算不錯，但大約有一半有寫作上的瑕疵，約五分之一有事實錯誤。在用於教學前，專家審查和修正是非常必要的。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

生成式AI正加速新藥開發、蛋白質與基因研究，也推動個人化醫療和農業創新，像是培育更優良作物。它還促進合成生物學和永續發展。不過，資料隱私和公平性等倫理問題也要一起重視，才能確保負責任的應用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文提出SPD自我監督框架，能自動產生高品質的離散文件ID（DocIDs），提升生成式文件檢索效果。SPD先學連續文件表示，再逐步離散化成DocIDs，減少資訊流失。這些DocIDs可結合大型語言模型使用，檢索效能在標準測試上勝過傳統方法。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究用專家指導的模糊邏輯和提示工程，微調GPT模型，讓它能準確又簡潔地摘要連續血糖監測數據。微調後的GPT-4o準確率高達96%，顯示AI有助於糖尿病管理，能把複雜數據轉成實用資訊，減輕醫護人員負擔。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡