生成式AI正改變外科醫療流程，提升治療效果，但也帶來錯誤資訊和偏見等風險。目前美國FDA尚未核准任何genAI外科工具，因此法規審慎很重要。本文提出五大倫理原則，包括資料透明、病人自主、安全責任、平等和永續性，作為整形外科應用指引。遵守這些原則，有助於確保AI帶來好處同時維持醫療倫理。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究用GPT-4o取代傳統多智能體模擬的硬編碼行為，透過工具鏈把NetLogo和OpenAI API串接，讓智能體能根據環境動態產生行為。實驗證明，LLM能有效驅動群體自我組織和湧現現象，為自然智慧系統研究帶來新方法。程式碼和資料可在GitHub下載。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文提出 ExDoRA 框架，透過挑選最相關又多元的 few-shot 範例，結合 LLM 產生的文字解釋，能有效提升 LLM 在新任務上的表現。應用於對話式憂鬱症偵測時，ExDoRA 不僅能穩定給出高品質解釋，還大幅提升召回率和 F1 分數，展現其在數位心理健康篩檢的潛力。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究發現，ChatGPT雖然常能正確回答初階麻醉學問題，但有時會出現重大錯誤，像是引用錯誤、混淆概念或受偏見影響。這些錯誤若發生在臨床上，可能會有風險。因此，ChatGPT的答案沒經專家審查前，不適合直接用在醫學教育。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

醫療照護感染很常見，監測是預防的關鍵。現在用電子病歷和AI（像自然語言處理、大型語言模型）來自動監測，能提升感染偵測和預測，特別是敗血症。雖然AI模型準確度不錯，但臨床應用還有限，未來還要克服技術、法規和品質等問題，才能更普及。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究分析2010到2024年間機器學習在牙科和口腔外科的應用趨勢，發現2018年後論文數量大增，中國和美國發表最多。重點聚焦在疾病診斷、風險預測、治療規劃和牙科教育，技術也從傳統機器學習轉向深度學習和多模態資料。雖然前景看好，但資料安全、偏誤和透明度仍是挑戰，未來應加強多元資料和進階模型的整合。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

四川有1133位醫學生參與調查，發現大多數人都用過ChatGPT查資料或寫作業。雖然大家覺得這工具很有幫助，也願意繼續用，但對錯誤資訊和抄襲還是很擔心。整體來說，學生對ChatGPT在醫學教育的未來發展持正面看法。研究建議要加強AI素養教育、訂定明確規範，並建立支援系統，協助學生更負責任地使用AI。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

LLMs 只靠語言就能學到像人類一樣的抽象概念，但在感官和動作相關的概念上，跟人類還是有落差。加入視覺等多感官訓練後，LLMs 在這些領域的表現會更接近人類。這說明多感官經驗對 LLMs 形成完整人類概念很重要。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究用微調過的大型語言模型，把線上辯論中的各種信念轉成神經嵌入，來分析信念間的關聯。這方法能看出信念極化、連結模式，還能預測個人未來可能的信念，並用信念距離估算認知失調。結果顯示，結合語言模型和線上資料，有助於了解人類信念的形成和互動原則。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

最新研究發現，主流AI語言模型在精神科治療建議上，對非裔美國人病患常出現明顯偏見，尤其在種族資訊明確時更明顯。NewMes-15偏見最嚴重，Gemini則最少。這顯示AI有可能加劇醫療種族不平等，未來醫療AI必須加強偏見檢測與修正。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡