這項研究證明，眼科醫師即使不懂程式，也能用ChatGPT-4分析自己的病患資料，輕鬆建立專屬於SMILE手術的計算器。ChatGPT-4的分析結果和傳統統計軟體相近，還能直接產生可用的網頁工具，讓臨床醫師更方便打造個人化手術輔助工具。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇文章指出，AI生成的改寫訊息（AIPasta）比傳統複製貼上（CopyPasta）更難被偵測，內容也更有變化。AIPasta會讓人以為有更多人支持某個觀點，進而提升對錯誤資訊的信任，尤其在政治議題上更明顯。雖然說服力未必更強，但AIPasta更容易躲過現有偵測工具，讓假訊息更容易擴散，對防堵錯假訊息帶來新挑戰。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較GPT、Gemini和LLAMA三種大型語言模型，分析它們判斷社群媒體上HPV疫苗和加熱菸品相關貼文情緒的準確度。結果顯示，三款模型整體表現不錯，但在不同平台和議題上準確度有差異，特別是在辨識Facebook的「促進風險」和Twitter的「支持健康」訊息時較佳。研究提醒，選用這些模型時要特別注意其可能的偏誤。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

目前多數歐盟國家對AI健康科技還沒明確的定價和給付規範，但新的評估框架正逐步出現。這篇文章用系統性文獻回顧，從2649篇文獻中篩選出13篇，並整合出涵蓋臨床、經濟、倫理、安全性和可用性五大面向、共35項標準的評估框架，有助於決策者和醫療單位更有效比較與評估AI健康科技。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，經過微調的AI語言模型（如JMedRoBERTa）已能準確判斷日文超音波檢查申請單的緊急排序，表現媲美放射科醫師，有望減輕人工審查負擔。不過，對於模糊案例和更大資料集，還需進一步驗證。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

**重點摘要（繁體中文）:** 開源、可在本地端部署的大型語言模型（LLMs），特別是 Llama 3 70B，能夠從非結構化的臨床紀錄中，準確判斷乳癌病人是否有接受過胚系基因檢測，其表現和人類專家一樣好。這種做法有機會提升醫療品質與效率，同時也能保護病人的隱私。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文提出一個新深度學習模型 mRSubLoc，能準確預測mRNA在細胞內的多重定位。它結合多種序列表示法、TextCNN、BiLSTM和多頭自注意力機制，提升多標籤預測效果。mRSubLoc在多項評估指標上表現都比現有方法更好，對基因表現和藥物開發很有幫助。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究提出一個簡單的純transformer模型，用於物理模擬的影片預測，不需複雜設計就能延長物理準確預測50%，且影片品質與現有方法相當。實驗也證明模型能學到有用的物理參數，即使遇到沒看過的情境也適用，是時空影片建模領域強大又高效的基準。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文提出 KCFI 多模態模型，專為遙測影像變化描述設計。KCFI 結合關鍵變化特徵和指令微調的大型語言模型，專注於重要變化區域，將變化偵測和描述任務整合，提升準確率，在 LEVIR-CC 資料集表現優於現有方法。程式碼在：https://github.com/yangcong356/KCFI.git 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較四款大型語言模型在居家中風復健教育的表現，結果顯示 ChatGPT-4 最優，MedGo 次之，Qwen 和 ERNIE Bot 表現較弱。專家和病患在評分上有落差，顯示未來應加強模型的臨床正確性、可讀性，並更貼近病患需求，才能實際應用於醫療教育。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡