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高風險自動化決策的解釋權引發了倫理與科技的討論。雖然解釋權對透明度和問責制很重要，但對依賴自動化系統的組織來說，成本問題也不容忽視。大型語言模型（LLMs）可能提供解決方案，幫助簡化解釋過程，減輕企業負擔。然而，使用LLMs也帶來準確性、偏見及依賴自動化系統的倫理擔憂。組織可能會表面合規，卻未真正參與決策。因此，部署LLMs時需謹慎，考量倫理影響及真正的問責需求。 相關文章 PubMed DOI

這項研究探討了輸血醫學和血漿分離專業人員如何運用 ChatGPT-4 來創建個性化的電腦程式，進行血液和血漿體積計算，即使沒有程式設計經驗也能輕鬆上手。作者們設計了一個簡單的流程，讓臨床醫生可以用自然語言向 ChatGPT 提出請求，並生成可運行的 Python 代碼，這段代碼可在 Notepad 或 Google Colaboratory 測試。經過五天的志願者驗證，結果顯示生成的代碼準確且可重複，顯示人工智慧在輸血醫學中的潛力，未來可針對個別需求開發專屬網站。 相關文章 PubMed DOI

這項研究探討波士頓兒童醫院的兒科醫療提供者如何使用大型語言模型（LLMs），如ChatGPT，以及他們對未來符合HIPAA規範版本的興趣。研究團隊發放問卷，收回390份回覆。結果顯示約50%的受訪者曾使用LLM，主要用於非臨床任務，只有29%認為ChatGPT適合用於病人護理，但73.8%對符合HIPAA的版本表示興趣。這項研究揭示了LLMs在兒科醫療中的現況及未來潛力，為政策制定者提供了重要見解。 相關文章 PubMed DOI

疫情期間，科學錯誤資訊問題愈發嚴重，社交媒體的快速傳播加劇了疫苗懷疑，對公共健康造成風險。雖然已有努力對抗錯誤資訊，但有效解決方案仍難尋。最近《科學》雜誌的一項研究指出，人工智慧（AI）可能成為對抗錯誤資訊的有效工具，並能帶來持久改變。 相關文章 PubMed DOI

這項研究探討了陰謀論信念的持續性，並測試使用GPT-4 Turbo進行個性化對話是否能有效減少這些信念。研究涵蓋2,190名陰謀論信徒，結果顯示干預措施使信念減少約20%，且效果在兩個月內持續，對各種陰謀論都有影響。即使是信念強烈的人也能改變看法。這表明，面對有說服力的證據，許多持有陰謀論信念的個體能夠調整自己的觀點。 相關文章 PubMed DOI

這項研究探討誤導性圖表的問題，這些圖表可能會扭曲數據解讀，影響決策。研究強調需要有效的自動檢測方法，特別是在多模態大型語言模型（LLMs）技術進步的情況下。研究分析了一個包含誤導性圖表的數據集，並測試四種不同的LLMs，使用九種提示來識別超過21種圖表相關問題。結果顯示，這些LLMs能理解圖表並批判性解釋數據，顯示它們在對抗誤導性資訊和提升視覺素養方面的潛力。整體而言，研究強調了LLMs在解決誤導性圖表問題上的重要性。 相關文章 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT在回答肌肉骨骼解剖學問題的準確性和一致性。研究中向ChatGPT 3.5提出六個問題，並在四個不同時間點詢問，三位專家用5點量表評估回應。結果顯示，回應質量差異大，50%的答案被評為良好，但低質量的答案常有重大錯誤或矛盾。整體而言，ChatGPT的回應不穩定，限制了其作為學習資源的可靠性，建議查閱專業文獻以驗證信息。 相關文章 PubMed DOI

這項研究評估了《顱面外科期刊》中25篇最受引用的文章對臨床實踐和外科創新的影響。研究者透過Web of Science資料庫找出這些文章，並利用ChatGPT-4o進行內容分析。結果顯示，某些文章對臨床實踐和手術有顯著貢獻。此外，研究也證明了人工智慧工具在學術內容分析上的有效性，並建議這些工具可用於比較多篇文章。希望這些結果能激發未來的研究。 相關文章 PubMed DOI

本研究分析了ChatGPT對晚期癌症患者的醫療決策詢問的回應，特別針對一位罹患轉移性黑色素瘤的假設患者。研究考量了患者的年齡、種族、保險狀況等五個特徵，分析了96個回應。結果顯示，年輕患者的回應中更常提到臨床試驗，且有安寧緩和醫療建議的情境下，討論第二意見的頻率增加。ChatGPT強調安寧緩和醫療的舒適性，並指出與家人討論治療偏好的重要性。這些發現顯示，回應會因患者的背景而有所不同，可能影響其治療決策。 相關文章 PubMed DOI

這項研究調查青少年使用生成式AI聊天機器人（如ChatGPT）做作業的頻率及其幫助程度，特別關注他們的執行功能（EF）技能。研究分為兩部分，針對平均年齡14歲和17歲的青少年。結果顯示，14.8%的年輕參與者和52.6%的年長參與者使用AI，ChatGPT最受歡迎。執行功能較弱的青少年覺得AI工具對作業更有幫助，但年輕組的學業成就與AI使用無顯著關聯。這是首個將執行功能與青少年AI使用聯繫的研究，建議進一步探討AI在教育中的整合及其挑戰與機會。 相關文章 PubMed DOI