這項研究提出一套實用框架，幫助醫療院所安全導入環境式AI自動產生臨床紀錄，並解決EHR整合和醫療編碼合規等問題。團隊開發了技術流程、治理架構和即時監控工具，並用自建大型語言模型稽核紀錄正確性。系統已整合進EHR並在多科別實測，AI編碼正確率也和專業人員比對。這些成果已公開，供其他醫療機構參考，強調安全、合規和醫護人員福祉。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

用手機錄影做生物力學分析，不但能快速、準確地評估人體動作，效果跟傳統計時測試差不多，還能發現一般測試抓不到的疾病特徵。研究顯示，這方法能更敏感地分辨疾病，有助於提升運動障礙的診斷、追蹤和臨床試驗品質。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

過去二十年，網絡醫學結合人工智慧，特別是深度學習，讓我們更有效分析複雜生物資料，推動精準醫療發展。這篇綜述整理了AI與網絡醫學整合的進展、成功案例，以及目前遇到的挑戰。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

美國國家衛生研究院（NIH）最近舉辦工作坊，邀集糖尿病和AI專家，討論如何用人工智慧提升糖尿病的精準健康照護。專家們整理出AI應用在糖尿病預防、診斷和治療上的機會、挑戰，以及推動發展的建議策略。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

隨著醫療AI快速發展，現有監管和知情同意方式已無法應付新興的隱私與倫理挑戰。各國應加速研究和試點，運用AI協助監管、推動公眾參與，並共同訂定隱私標準。否則，監管單位恐怕會跟不上，影響民眾信任。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

醫療AI模型實際應用時，因為醫療介入會影響病人結果，導致長期評估模型表現變得困難。現有監測方法有限，可能讓有用的模型被誤判而下架，反而害到病人。進階因果模型能幫忙推估沒介入時的情況。除非有更好的監測方式，否則模型更新或退役應該審慎、依據證據，並考量醫療介入對結果的影響。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究分析近千位醫師、超過十萬筆生成式AI查詢，發現醫師多半用AI做研究，較少直接應用在臨床。女性和年輕醫師較常問臨床問題，年長或用電腦的醫師則偏好研究用途。只有極少數查詢涉及敏感資訊，顯示隱私風險低。整體來說，醫師逐漸把GenAI納入日常工作，且不同族群使用習慣有明顯差異。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究評估五款強化推理的大型語言模型在九項化學任務的表現，發現它們在基礎任務上比傳統模型好，但複雜提示幫助有限。對於生成精確化學結構和立體化學等專業挑戰，表現仍有待加強，顯示還需要針對空間和化學推理進行專門訓練。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文提出用大型語言模型和統一圖編碼器，從場景圖自動生成真實感十足的3D室內場景。方法能同時決定物件形狀和擺放位置，有效避免物件碰撞，讓場景更自然。實驗結果顯示，在SG-FRONT資料集上，這方法比過去的做法更能產生合理又連貫的3D場景。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究把演化資訊和像 ESM-2 這種 transformer 模型的 attention 機制結合，讓蛋白質摺疊辨識（PFR）更準確。在四個主要資料集上，最佳模型準確率都超過 92%，比只用 attention-based 特徵高出 5–10%。這方法有效提升蛋白質結構預測的精確度，對 PFR 發展很有幫助。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡