使用大型語言模型（LLMs）如GPT系列可提升醫學教育品質，但需注意演算法偏見、抄襲、錯誤資訊等挑戰。整合LLMs需謹慎，以確保教學效果。本文探討LLMs在醫學教育的機會與挑戰，提供未來有效運用人工智慧的建議。 PubMed DOI

視覺分析很重要，但常遇到數據繁雜問題。智慧型方法必不可少，大型語言模型可幫忙解讀文本。LEVA框架運用這些模型來強化視覺分析流程，提供建議見解和報告，有效支援使用者。經研究證實LEVA有助於使用者進行視覺分析。 PubMed DOI

未來醫療保健可能運用大型語言模型（LLMs），如OpenAI的自定義生成式預訓練變壓器（GPTs），調整以應用於眼科學領域。探討了調整LLMs、自定義GPTs，以及眼科學中的應用案例，如教育工具、臨床支援工具和管理策略摘要工具。強調了自定義調整的重要性、評估回應方法，並解決了隱私和責任問題。討論了這些模型在眼科教育和臨床實踐中的潛力。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）透過互動式學習，可改善醫學生的生物信息學教育。提供程式碼範本、解釋編碼元素、幫助解決錯誤，提升教育成果。LLMs在醫學研究中的應用已有案例。但內容可靠性需驗證。結合LLMs與傳統教學，有助醫學生應對生物信息學挑戰。 PubMed DOI

研究探討如何利用大型語言模型（LLMs）協助資料素養較低者理解複雜的視覺化，結果顯示LLM能有效幫助使用者理解圖表並鼓勵進一步探索。然而，過度依賴LLM代理人可能導致洞察不足，呈現潛在風險。研究建議妥善平衡利用LLMs提升視覺化素養的方法。 PubMed DOI

這篇文章探討大型語言模型（LLMs）對醫學教育的影響，指出其潛在好處如提升教學品質、個性化學習及增強臨床技能訓練等。然而，也提到挑戰，包括資訊準確性、過度依賴科技、缺乏情感智慧，以及隱私和數據安全的倫理問題。為了有效整合LLMs，教育者需具備適應性，培養批判性思維，並重視實踐經驗，以培養既懂科技又具職業倫理的醫療專業人員，應對未來挑戰。 PubMed DOI

生成式人工智慧，特別是大型語言模型（LLMs），在兒科教育和訓練上有很大潛力。這些模型能幫助教育者改善課程設計、制定個性化學習計畫，並提供即時反饋，還能協助醫生簡化資訊搜尋，提升診所效率。不過，LLMs也可能產生不準確資訊，並引發偏見和倫理問題。因此，專業人士需謹慎使用並審查其輸出。為確保安全有效的應用，相關方應建立明確的指導方針和政策。本文探討了LLMs在兒科教育中的歷史、應用及挑戰。 PubMed DOI

這篇論文探討了VILA管道的開發，該管道能自動生成多選視覺化項目，以評估視覺化素養。作者創建了1,404個候選項目，涵蓋12種圖表類型和13種視覺化任務，並與專家合作制定評估規則，最終形成約1,100個高品質的VILA資料庫。研究指出VILA管道的局限性，強調人類監督的重要性。此外，作者還開發了VILA-VLAT測試，顯示出良好的效度。最後，論文提供了對VILA的應用建議及實用指導，相關材料可在線獲取。 PubMed DOI

新興的多模態大型語言模型（MLLMs）在圖表問題回答（CQA）上展現出潛力，但目前的研究存在一些不足。首先，過度關注數據量的收集，卻忽略了視覺編碼和特定QA任務的需求，導致數據分佈不均。其次，現有方法多針對自然圖像，未考慮圖表的獨特性。為了解決這些問題，我們提出了一種視覺參考的指令調整方法，並透過新數據引擎篩選高質量數據，改善模型的細粒度識別。實驗結果顯示，我們的方法在基準測試中持續超越其他CQA模型，並提供了未來研究的數據集劃分。相關代碼和數據集可在 https://github.com/zengxingchen/ChartQA-MLLM 獲得。 PubMed DOI

這項研究探討誤導性圖表的問題，這些圖表可能會扭曲數據解讀，影響決策。研究強調需要有效的自動檢測方法，特別是在多模態大型語言模型（LLMs）技術進步的情況下。研究分析了一個包含誤導性圖表的數據集，並測試四種不同的LLMs，使用九種提示來識別超過21種圖表相關問題。結果顯示，這些LLMs能理解圖表並批判性解釋數據，顯示它們在對抗誤導性資訊和提升視覺素養方面的潛力。整體而言，研究強調了LLMs在解決誤導性圖表問題上的重要性。 PubMed DOI