這篇研究發現，大型語言模型在增強學習任務中，會像人類一樣出現相對價值編碼的偏誤，特別是在提示語強調比較時更明顯。這會影響它們把學到的知識應用到新情境的能力。這種偏誤不只出現在微調過的模型，連原始模型也有，提醒我們在用LLMs做決策時要特別注意。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，護理學生雖然認同 AI 工具如 ChatGPT 有助學習，但也擔心會影響基本能力、學術誠信和專業形象。學生認為應強調實證、倫理和批判思考。研究建議學校應訂定政策、加強訓練並鼓勵討論，確保 AI 在護理教育中安全且合規使用，同時呼籲持續研究以降低風險、提升應用成效。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

MEGA-GPT 是一款結合 ChatGPT 與 MEGA 文件的 AI 助手，專門協助用戶操作 MEGA 軟體，提供清楚的步驟指引和建議，減少操作錯誤。所有 ChatGPT 用戶都能免費使用，且已整合在 MEGA 介面內。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這份研究發現，生成式AI（像Claude 3.5 Sonnet）能幫助醫療人員和工程師溝通、整理需求、規劃App功能，對專案起步很有幫助。不過也有人擔心AI產出的規格太細，可能造成困擾。總結來說，AI能提升溝通效率，但不能太依賴，未來還要多做不同情境的研究。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，透過反覆回饋修正，GPT-4o能快速產出高品質的跨專業教育臨床情境，品質甚至不輸人類導師設計，學生也分辨不出差異。這方法能有效減輕教師負擔，對資源有限的教學環境特別有幫助。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較三款AI聊天機器人回答All-on-Four植牙常見問題的準確性，發現MediSearch在技術問題上表現最好。雖然三者表現有差異，但都能提供病人和專業人員實用資訊，顯示AI聊天機器人在植牙臨床決策和衛教上越來越重要。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究推出CMedRAGBot中文臨床醫學問答系統，結合RAG和醫學知識圖譜，有效減少LLM幻覺和知識過時問題。系統包含知識圖譜、強化NER模型（用Chinese-RoBERTa+BiGRU+資料增強）及意圖辨識。實測在五種主流LLM和醫學考題上，答案正確率最高提升10%。資料增強和意圖辨識對NER和複雜問題理解特別有幫助。原始碼已開源。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，LLM像ChatGPT-4o能快速抓到結構和後勤主題，但人類分析師更能掌握情感和心理細節。結合兩者分析，有助提升健康研究的廣度和深度。作者建議未來可採用這種混合方式。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，GPT只能用人們寫下的負面事件解釋來預測憂鬱症狀變化，效果有限，表現也不比傳統問卷好。主要原因是，GPT難以抓到人們對壞事是否能改變的看法，而這正是影響憂鬱風險的關鍵。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇文章介紹 MedRoBERTa.nl，是首個專為荷蘭語電子健康紀錄（EHR）訓練的大型語言模型。作者用匿名化的 EHR 資料預訓練模型，讓它更懂醫療用語。文中說明模型開發、資料匿名化流程，並和其他語言模型做比較。結果顯示，MedRoBERTa.nl 能提升醫療文本分析效果，有助於治療和病患康復相關研究。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡