研究發現，ChatGPT寫的機械式呼吸器選擇題，品質和相關性跟人類專家寫的差不多，老師們也分不出哪些是AI寫的。這代表AI像ChatGPT可以幫忙設計醫學教育的考題，省時又省力，還能節省不少資源。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇回顧整理了68份醫療AI報告指引，發現多數缺乏嚴謹方法、跨領域專家參與，且很少針對生成式AI（如大型語言模型）。指引內容常重複，尤其在醫學影像領域。建議未來應標準化流程、邀請多元專家，並加強新興AI技術的涵蓋。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

三款主流大型語言模型（ChatGPT-4、Gemini 2.0、DeepSeek）在16個睡眠醫學案例中，診斷準確率和專科醫師相當，沒有明顯差異。這顯示LLMs有潛力成為臨床輔助工具，但仍需更多研究才能廣泛應用於醫療現場。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究結合先進血液檢測（nanofinger技術和Raman光譜）及AI分析病人症狀，把結果整合進大型語言模型，並用生成式AI擴充訓練資料，讓心臟病早期偵測準確率高達99.19%，比傳統方法更優。這套AI系統也能應用在其他疾病診斷上，有助推動醫療自動化。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

目前生成式AI在心血管護理的應用研究雖然逐漸增加，但多集中在臨床決策支援、健康管理和護理教育。AI有助減輕護理人員負擔、提升精準照護，但在衛教諮詢上仍有資訊品質和人性化不足等問題。未來需加強專業多模態AI的開發，推動其在心血管護理的實際應用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究發現，ChatGPT 3.5在回答吸菸對口腔健康的問題時，大多數內容實用且資訊品質佳，適合一般教育用途。不過，超過三分之一的回答較難閱讀，尤其是手術相關議題。此外，ChatGPT的建議多半不夠明確，無法直接用於個人健康決策或行為改變。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究用日本醫院的內部手冊，打造出能回答核醫學問題的RAG系統，結合密集和稀疏檢索，再用GPT-4o生成專屬答案。專家評分和RAGAS自動評估都認為，混合檢索加GPT-4o效果最好。整合本地手冊能提升專業問答，RAGAS也能輔助醫療AI的專家審查。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文提出 EEG Emotion Copilot，一套能在本地運行的輕量級語言模型（僅0.5B參數），可從腦波訊號辨識情緒、給予個人化心理健康建議，還能自動產生電子病歷。經過優化後，系統在情緒辨識和紀錄上比大型模型更快、更準確，也更好用，推動情感運算和腦機介面在醫療上的應用。程式碼將公開於 GitHub。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

美國整形外科住院醫師雖然多半會自己用AI工具學習或處理臨床工作，但訓練機構本身很少有正式政策或資源來推動AI。主要障礙包括缺乏專業知識、隱私疑慮和成本問題。研究建議應制定明確指引，讓AI能更有系統地融入訓練課程。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT-4在協助治療復發或轉移性頭頸部鱗狀細胞癌時，腫瘤分期準確率達83.3%，但治療建議僅屬中等水準。資淺醫師認為它對學習很有幫助，但專家則較為保留。整體來說，ChatGPT-4對臨床決策有潛力，建議仍需醫師審慎判斷。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡