AI聊天機器人在放射科應用越來越廣，能協助分流病患、選擇檢查、判讀影像、產出報告及溝通，提升效率和決策品質。不過，資料隱私、可靠性和倫理問題仍是推廣障礙，相關研究和法規正積極推動，盼讓AI更安全、負責任地應用於臨床。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT-4o用灰階加彩色都卜勒超音波（雙模態）判斷甲狀腺結節良惡性時，表現中等（AUC 66.3%，準確率65.1%）。加入剪切波彈性影像（三模態）後，雖然特異性提升，但敏感度和整體一致性反而下降，顯示ChatGPT-4o目前還不擅長整合多種影像資訊。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，Claude 3.5 在從放射科報告計算脊椎不穩定腫瘤評分（SINS）時，準確度跟臨床醫師差不多，表現也比 Llama 3.1 好，幾乎和專家標準一致。顯示先進的語言模型有機會協助醫師進行 SINS 評估，但還需要更多驗證才能正式應用在臨床上。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 在解讀未標註解剖圖的正確率都只有中等，差異不大。雖然 ChatGPT o1-preview 當 AI 評分員時，和專家評分有不錯的一致性，但目前這些 AI 還不夠穩定，暫時不適合直接用在解剖學教學。不過，AI 評分助手在教育研究上有發展潛力，未來還需要再改進。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文介紹一套讓大型語言模型應用在醫療領域的方法，包含拆解醫療流程、提升模型表現，以及設計代理人或鏈式系統。內容涵蓋臨床試驗、決策支援、影像分析等案例，也討論用LLMs發展醫療AI時會遇到的挑戰。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

Zohny等人指出，雖然大型語言模型（LLMs）能協助醫病溝通，但若排除醫療專業人員，反而會增加風險，例如病患自主性降低、缺乏彈性、失去同理心與信任。只強調病患同意，可能忽略醫療決策去人性化帶來的傷害，這些問題必須被重視，才能真正讓LLMs造福病患。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

**重點摘要：** AI，特別是大型語言模型和多模態系統，正在徹底改變醫學領域，像是提升診斷準確度、加強醫病溝通，以及提供更個人化的照護。這些技術能協助解讀複雜的資料，並支援臨床決策。不過，像是偏見、隱私、法規和系統整合等問題，還需要被解決，才能讓AI更廣泛地被採用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

PromptSED 是一套全新社群事件偵測工具，結合 prompt 技術和預訓練語言模型，能即時追蹤社群媒體上的新興話題。它具備主題選擇、抗雜訊和免訓練等優點，實驗證明效能優於傳統方法，並展現比大型語言模型更適合 SED 任務的優勢。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇文獻回顧整理了生成式AI在護理教育的應用，涵蓋評量、臨床模擬、教材開發和師生支援。混合型實施模式最有效，但仍面臨研究品質、數位平權和師資培訓等挑戰。建議訂定明確政策、加強師資訓練，並推動國際合作與標準化，確保AI在護理教育中負責任且有效運用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇綜述分析270篇文獻，發現現有大型語言模型（如GPT-4）雖然能協助醫師處理多種臨床任務，但沒有單一模型能全面勝任所有需求，專業任務還需客製化。多數先進模型又是封閉原始碼，造成透明度和隱私疑慮。作者建議建立簡單易懂的線上指引，幫助醫師選擇合適的LLM。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡