這項研究測試599個基因-藥物案例，發現一般大型語言模型常給出不完整或不安全的藥物基因體建議，但經過專業微調的模型表現最好（分數0.92），而且速度更快。結果顯示，微調和結構化提示比模型大小更重要，證明AI有機會實現更安全、個人化的醫療。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較四款熱門AI語言模型在正畸學考題的表現，發現Microsoft CoPilot最穩定，ChatGPT-4.0最準確，但所有模型的答案都有不一致的情況，且新一代不一定比舊一代好。總結來說，這些AI工具可輔助學習，但目前還不適合單獨用於正畸學教育。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT-4.5在診斷貓眼疾病的準確率高達90%，表現幾乎和資深獸醫眼科醫師一樣好，也明顯勝過新手醫師。AI模型之間診斷結果也很一致，顯示先進AI有潛力協助臨床決策，尤其在專科醫師不足時特別有幫助。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，GPT-4o等大型語言模型能自動分析加州自駕車脫離自動駕駛的報告，準確率高達87%，速度和可靠性都比人工分析好。不過，因為車廠報告內容不一致、細節不足，還是有些挑戰。整體來說，LLM有助於提升自駕車安全分析效率，對未來自駕車發展和基礎建設規劃很有幫助。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究開發了RAG-CPMF智慧中成藥推薦系統，結合大型語言模型、RAG技術和最大規模中成藥資料庫。透過多模型驗證，能有效建立並更新資料庫。整合後，RAG-CPMF在中成藥推薦準確度上明顯優於一般LLM，並經臨床指引驗證，有助西醫師更有效開立中成藥。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

近期認知神經科學進展讓我們更懂情節記憶如何幫助理解現實事件，但目前還缺乏能精準預測其在複雜自然情境下運作的模型。雖然大型語言模型加外部記憶很有潛力，但和人類記憶仍有差異。這篇綜述強調這些差異，並提出更貼近人類記憶的評測標準，也討論用神經影像驗證模型預測的方法。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究開發並測試ARAG框架，結合開源大型語言模型，提升阿拉伯語病患衛教資料的生成品質。12款模型中，專為阿拉伯語設計的AceGPT-v2-32B表現最佳。ARAG能明顯提升內容品質，但只有參數數較大的模型才能穩定辨識有害內容。自動化評分結果也與專家評價一致。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較三種AI方法從頭部CT報告中找出外傷性顱內出血，結果大型語言模型DECIPHER-LLM表現最佳，敏感度100%、特異性也很高。用10%機率門檻時，人工審查量可減少約86%，但仍能抓到所有陽性個案，顯示LLM在急診篩選CT報告上又快又準。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇綜述介紹醫療知識圖譜（HKGs）的建構方法、應用情境（如生醫研究、藥物開發、臨床決策等），並探討與大型語言模型（LLMs）的整合現況與挑戰。文章強調HKGs有助於組織龐大醫療知識、強化AI應用，對未來醫療發展有很大潛力，也為後續研究提供方向。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

2024年一項針對38位戒除物質使用障礙者的研究發現，大家在情緒調節和飲食上常遇到困難，像是容易情緒性飲食或把成癮轉移到食物上。多數人覺得設立界線不容易，但在團體分享時比較放鬆。正念營養介入有機會幫助他們同時照顧身心需求，促進復原。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡