這項研究發現，有些大型語言模型（像Kimi）診斷膽道狹窄的準確率已經跟多數醫師差不多，甚至更好，也明顯優於腫瘤標記。不過，遇到較複雜的肝門部狹窄時，醫師的表現還是比較強。整體來說，LLM在一般診斷上已經很有潛力，但在困難案例還有進步空間。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究團隊開發了一套AI平台SOE-LLM，能用真實臨床案例模擬外科口試。實驗顯示，這工具能精準模仿老師帶領的口試，幫助學生練習病例報告和臨床推理。學生普遍認為這對考試準備很有幫助，也能安心練習臨床決策。SOE-LLM未來有機會成為輔助外科教育的好工具。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

中國研究發現，醫師用 ChatGPT 接受訓練後，在兒童氣喘管理的表現比傳統訓練好，測驗分數高出約 20 分，且更滿意訓練內容、未來也更願意使用。這顯示 ChatGPT 有機會成為提升醫療教育的好幫手，尤其對資源有限地區有幫助，但還需要更多研究來確認實際成效。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究提出LLAMP AI模型，能預測胜肽對細菌的抗菌效果。團隊從550萬條胜肽中，找出高效又具選擇性的候選胜肽，並用AI優化序列提升活性。最強的胜肽效果可比臨床用藥，展現AI加速新抗生素研發的潛力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT-4o能正確診斷78%的棘手口腔顎面病例，表現不錯。即使沒完全答對，建議也多半合理。顯示它在口腔顎面放射學的教學和諮詢上很有潛力，但還是不能取代專業醫師的判斷。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究人員用EHR-DeBERTa語言模型分析英國基層醫療紀錄，找出男女多重慢性病（MLTC）群組，女性有15組、男性有17組，依疾病負擔、心理健康、心臟代謝、呼吸道等分類。這方法證明大型語言模型有助於解析疾病模式，未來有望提升多重慢性病患者的個人化照護。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究用仿人機器人同時調整臉部表情、聲音語調和語言情緒，發現臉部表情對情緒影響最大，其次是聲音語調，最後才是語言內容。結果支持Mehrabian理論，證明非語言訊息在情緒溝通中最重要。這也是首次用三種表達方式一起驗證這個模型的實驗。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

大型語言模型有機會革新醫療照護，但因為缺乏可解釋性，會帶來風險。要讓這些模型在臨床上安全又可靠，除了技術上要加強可解釋性和驗證，也需要有明確的法規和監管，確保模型透明、可信又能追蹤。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇回顧分析56篇研究，發現大型語言模型在腫瘤醫學應用越來越多，像是摘要臨床資訊等。不過，LLMs表現不穩，整體準確率約76%，診斷更只有67%。多數研究只做自動化評估，較少關注安全性或資訊清楚度。目前LLMs專業知識有限，還是需要人工監督，未來應加強資料開放和評估標準化，才能提升癌症照護的可靠性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT在回答罕見心血管疾病相關問題時，表現不如常見疾病，偶爾會重複或回答過於冗長，有些問題也沒答到重點。雖然可作為輔助工具，但建議病人還是要以醫師說明為主，不要完全依賴ChatGPT。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡