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 ♡

這篇論文提出去偏通用模型（DUM），結合器官文字提示和影像特徵，減少醫學知識偏誤。DUM 用因果推論架構扣除偏誤預測，提升泛化力和準確度，特別適合多樣或罕見案例。實驗顯示，DUM 在 AbdomenAtlas 資料集表現比現有模型高 4.16%。原始碼已開放。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇文章提出一種高效的混合精度權重量化方法（EMWQ），專為大型語言模型設計。EMWQ 透過偵測異常權重，將重要和一般權重分別用不同精度處理，降低運算和記憶體成本。實驗證明，EMWQ 不僅資源需求更低，還比傳統方法更泛用，表現也更好。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT能根據教師回饋，協助評估家庭醫學住院醫師的里程碑等級，且評分結果和臨床能力委員會（CCC）高度一致。研究也沒發現性別或回饋量會造成偏見，顯示ChatGPT有潛力成為住院醫師評估的輔助工具。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

傳統神經血管內手術的衛教方式有限，這項研究開發了AI聊天機器人「NeuroBot」，能用大型語言模型和檢索技術，針對病患問題給出準確、個人化且有根據的回覆。驗證結果顯示，NeuroBot在準確性和完整性都優於其他AI，醫護人員也認為它能減輕工作負擔、提升衛教效果，未來有望成為全天候的病患支援工具。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡