這項初步研究發現，雖然物理治療學生對用GPT-4等大型語言模型很有興趣，但實際主動使用的人不多，且滿意度和傳統學習沒差別。LLM有助於數位技能培養，但推動學生積極使用還有困難。未來應加強參與度並延長訓練時間，才能更全面評估成效。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，用GPT-4生成的牙周病學考題雖然出題快、內容廣，但較難分辨學生程度，且缺乏臨床情境。學生也覺得AI考題在難度、涵蓋和啟發性上不如人類設計的題目。建議未來可結合AI和專家優點，提升牙醫考試品質。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究人員用大型語言模型（LLM）分析健檢報告，能更準確評估全身和特定器官的老化狀況。這方法在千萬人資料上驗證，預測死亡率和疾病風險都比傳統指標更好，成本低又容易擴大應用，未來很有機會成為個人化健康管理的重要工具。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，用合成放射科資料微調過的開源語言模型，在把甲狀腺結節報告轉成結構化資料時，表現跟GPT-4一樣好，甚至有些情境還超越GPT-3.5和GPT-4。尤其是Yi-34B這個最大開源模型，表現最突出。這代表經過合成資料訓練的開源模型，不但能保護隱私，也能成為商業模型的好替代方案。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究比較 DeepSeek-R1 和 OpenAI o1 在 300 個眼科案例的診斷與治療管理，兩者正確率同為 82%，涵蓋多個次專科，答案一致性中等到高。最大差異在於 DeepSeek-R1 查詢成本僅為 OpenAI o1 的 1/15，臨床表現卻相近，因此在眼科領域是高 CP 值的 AI 替代方案。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，GPT-4o在系統性文獻回顧的標題與摘要篩選上，最終能達到100%敏感度，初步篩選則為58%到100%。使用GPT-4o可減少65%到85%的人力工作，表現穩定且符合標準，顯示LLM有助提升文獻回顧效率。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究系統性回顧了自動醫學放射報告生成的深度學習方法，分析78篇重要文獻，涵蓋資料集、模型、評估指標等，並整理從傳統到大型語言模型的發展趨勢。文中也提出未來研究方向，期望推動AI放射報告生成的標準化與進步。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

約5%的癌症會影響年輕族群，部分治療可能導致不孕或卵巢早衰。現有資料多以間接指標為主，缺乏直接卵巢衰竭數據。CRISP、FDA等工具雖可評估風險，但新療法資訊不足。建議結合真實世界數據、AI文獻回顧、法規強化及實驗室模型，提升年輕癌症倖存者生育保護。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

Arsène d'Arsonval 是法國醫師和物理學家，曾任法國高等學院實驗醫學系主任，並帶領重要生物物理實驗室。他在內分泌學、空氣液化及電流對生物體影響等領域都有傑出成就，特別是生物電產生和正弦波電流治療法。d'Arsonval 對醫學和物理學影響深遠，生前備受推崇。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究人員用大型語言模型分析超過7萬篇植物生物學摘要，萃取出近500萬個功能性關聯，涵蓋240萬個生物實體，準確率超過85%。這些資料都整理在PlantConnectome資料庫，方便科學家查詢基因網絡、蛋白質互動和壓力反應，快速掌握最新研究。資料庫網址：https://plant.connectome.tools/ 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡