AutoFactory 是專為製造業設計的開源資料集，提供標註過的需求規格文本，方便 AI 做命名實體辨識。資料集涵蓋真實工廠情境，並有 3D 場景和截圖輔助，標註格式用 BIO。團隊還開發了保護隱私的標註工具。用這資料集訓練的模型，F1-score 可達 0.95，對工業自動化很有幫助。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

**重點整理：** 像 GPT-4 這樣的大型多模態模型（LMMs）在生醫影像分類上有顯著提升，能夠在組織、細胞類型和疾病辨識等任務中，即使資料量有限，也能提供準確、可解釋且彈性的分析——表現超越傳統只用單一模態、需要大量資料且解釋性較差的方法。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

AI 工具像 ChatGPT 正在改變學術圈，特別幫助資源較少、非英語母語或沒機構的學者，協助他們文獻整理、寫作和語言修正。文章質疑期刊對 AI 的限制是否合理，呼籲應用 AI 時應更透明和公平，讓全球學術出版更包容。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT 4.0 在2024年贋復牙科住院醫師考試的表現明顯優於3.5版，分數分別為73.7%和56.0%。雖然4.0有潛力成為學習輔助工具，但建議使用時還是要搭配可靠資料，避免被錯誤資訊誤導。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究團隊用BERT打造本地大型語言模型，能自動評分放射科檢查申請單，並用RI-RADS系統。模型在另一家醫院的1.8萬多筆資料測試，準確度很高（F1-score 0.93），和放射科醫師幾乎一致，分組後表現更好（F1-score 0.97）。這顯示LLM有機會提升放射科流程、溝通效率，並改善病人照護品質。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

SciToolAgent 是一款由大型語言模型驅動的 AI 科學助手，能自動操作上百種生物、化學和材料科學工具。它會用知識圖譜來聰明選擇工具，內建安全機制確保合乎倫理。基準測試顯示效能優於現有方法，能自動化複雜科學流程，讓專家和一般人都能輕鬆使用先進研究工具。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究團隊開發的transformer AI模型，能同時分析cell-free DNA和RNA定序資料，預測早產風險，AUC高達0.890，效果比只用單一資料更好。這證明transformer結合多重組學資料，在產科和其他醫療風險預測上很有潛力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

**重點摘要：** 這篇綜述性回顧分析了25篇關於大型語言模型（LLMs）在心血管醫學領域的研究，發現雖然LLMs在決策和診斷方面展現出潛力，但其可靠性仍不穩定。常見問題包括不正確的資訊、冗長的回答、偏見以及結果難以重現。在廣泛應用於臨床之前，亟需更嚴謹的驗證與改進。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇綜述整理了機器學習在臨床資料分析、特別是過敏研究上的最新進展，涵蓋影像、時間序列分析、大型語言模型及個人化醫療等應用。文章也提到可解釋AI、多模態學習等未來趨勢，強調醫師角色及討論公平性與隱私議題，是臨床醫師和研究人員應用AI的實用參考。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

多模態大型語言模型（MLLMs）結合文字和影像分析，有機會大幅推動放射科發展。不過，目前在臨床應用上還有資料品質、可解釋性、隱私（如GDPR）、運算資源和泛用性等問題。未來研究應加強模型透明度、隱私保護（如聯邦學習）、多模態整合和標準化評估，讓MLLMs成為放射科可靠的輔助工具，提升病患照護品質。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡