這項研究發現，GPT-4設計的個人化健身計畫在個人化、有效性、完整性和安全性等方面，表現和真人教練差不多，沒有明顯差異。雖然GPT-4有潛力成為虛擬健身教練，但目前還無法完全取代真人，未來還需要更多研究，看看AI怎麼和專家合作，提供更好的健身方案。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

MutDPAL 是一套創新的深度學習工具，結合兩個生物語言模型，專門預測膜蛋白的錯義突變是否會致病，並細分成15種疾病類型。它融合序列和跨膜特徵，利用 cross-attention 技術，預測準確度和疾病分類都比現有方法更好，有助於深入了解膜蛋白突變與疾病的關聯。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

CellResDB 是一個免費開放的單細胞資料庫，收錄近 470 萬個細胞、24 種癌症類型，並詳列治療抗藥性相關的腫瘤微環境特徵。平台內建 AI 助理，方便查詢與分析，是癌症抗藥性研究的重要工具，也展現大型語言模型在生醫資料庫的應用潛力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

仿生學研究大多只從少數幾種動物類群取材，且多半沒精確標註到物種，導致創新受限。研究建議應加強和生物學家合作，明確標示靈感來源，並多探索不同生物，才能讓仿生設計更有創意和深度。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

作者提出CSLLM架構，結合三個專門的大型語言模型，能預測晶體結構是否可合成、推薦合成方法及前驅物。他們建立新資料集，並用創新方式把晶體結構轉成文字，微調模型後，合成可行性預測達98.6%，其他任務也超過九成準確。CSLLM可找出大量理論可合成材料，並用圖神經網路預測其性質，大幅縮短理論與實際合成的差距。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究提出GPT-RadPlan自動化放射治療系統，利用GPT-4V的多模態推理能力，只需少量臨床案例就能自動評估和優化治療計畫。實測在攝護腺癌和頭頸癌上，GPT-RadPlan的表現不輸專家，還能提升治療覆蓋率並降低危險器官劑量，顯示大型AI模型有望自動化並優化放射治療流程。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇綜述介紹 AI 尤其是深度學習，如何革新數位核酸擴增檢測（dNAAT）的螢光影像分析，提升精準診斷。文中提出 dNAAT 五階段架構，並討論最新技術和現場即時檢測原型，同時點出 AI 分子診斷普及化的潛力及目前面臨的資料不足和模型泛化等挑戰。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT-4o在回答常見基層醫療問題時，無論是正確性、完整性還是同理心，都比家庭醫師表現更好，回答也更詳細。顯示AI有機會提升病患衛教和臨床決策，但實際應用還需更多研究和優化。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

一所私立大學護理學院試用生成式AI聊天機器人兩個月，每人每月成本不到2美元，應用方式多元。教職員接受度中等（5.2/7），雖然帶來不少好處，但也有挑戰。研究指出，護理教育在AI工具發展下，還需要持續投入資源並適應新變化。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

OpenAI 的 Deep Research 工具雖然能快速整合科學文獻、提升知識取得效率，但在引用準確性、批判性分析和科學思考品質上仍有疑慮，特別是在生醫等影響臨床決策的領域。AI 能普及知識，但真正的判斷力還是得靠人類。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡